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50 sur 158 articles

Automatisation industrielle : cobots, robots collaboratifs, entrepôts, AMR, intégrateurs B2B (Fanuc, ABB, KUKA, Exotec, Symbotic, Amazon Robotics).

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1Robotics & Automation News IndustrielOpinion

L'interview de Jon Roberts (Inteq) : « la couche logicielle décide de la réussite ou de l'échec des investissements en automatisation »

Voici la traduction/résumé en français : L'automatisation des entrepôts n'est plus perçue comme un simple levier d'efficacité opérationnelle. Selon Jon Roberts, dirigeant chez Inteq, cabinet spécialisé dans l'automatisation logistique, les décisions d'investissement en robotique et en systèmes intelligents d'entrepôt remontent désormais jusqu'au conseil d'administration. Trois facteurs structurels expliquent ce basculement: la pénurie persistante de main-d'œuvre dans la logistique, des attentes clients de plus en plus élevées en matière de délais de livraison, et la complexité croissante des chaînes d'approvisionnement mondiales. Pour de nombreuses entreprises, l'automatisation entrepôt est devenue une priorité stratégique portée directement par les dirigeants, et non plus seulement par les équipes opérations. Ce déplacement du centre de décision a des conséquences concrètes pour les intégrateurs et les fournisseurs de robotique d'entrepôt. Roberts insiste sur un point clé: la couche logicielle, c'est-à-dire l'orchestration, la gestion de flotte et l'intégration aux systèmes existants (WMS, ERP), est désormais l'endroit où se joue la réussite ou l'échec d'un investissement en automatisation, davantage que le matériel lui-même. Ce constat rejoint une tendance plus large du secteur: le hardware robotique s'est largement banalisé, tandis que la différenciation se fait sur la capacité logicielle à orchestrer des flottes hétérogènes et à s'intégrer proprement dans l'existant. Cette évolution s'inscrit dans la maturation générale du marché de la robotique d'entrepôt, où les systèmes de préparation de commandes, AMR et solutions de tri se sont multipliés ces dernières années sans toujours livrer le retour sur investissement promis. En positionnant le logiciel comme facteur décisif plutôt que le robot lui-même, Inteq se distingue des discours purement centrés sur le matériel qui dominent souvent la communication des fabricants, et invite les décideurs B2B à réévaluer leurs critères de sélection avant tout nouveau déploiement. Note: le texte source fourni est un extrait/teaser d'interview, très court et sans chiffres, dates ou détails de déploiement précis. Je n'ai donc pas inventé de données factuelles absentes de la source, si tu as le corps complet de l'interview, je peux l'enrichir avec les éléments concrets manquants.

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2The Robot Report 

Le fondateur de Maximo explique comment la robotique accélère la construction solaire

Deise Yumi Asami, fondatrice et PDG de Maximo, est l'invitée de l'épisode 253 du podcast The Robot Report, diffusé cette semaine, avec l'entretien qui démarre à 20 minutes 10. Maximo est une startup robotique développée en interne au sein du groupe énergétique américain AES Corp, où Yumi Asami a piloté la conception et l'incubation d'une plateforme robotique dotée d'intelligence artificielle capable d'automatiser l'installation de modules solaires sur des chantiers de centrales photovoltaïques à grande échelle, grâce à un système de vision par IA guidant les robots sur le terrain. Ingénieure électricienne, Yumi Asami cumule plus de quinze ans d'expérience dans le secteur de l'énergie. Depuis son arrivée chez AES Brésil en 2016, elle a dirigé le développement de logiciels de microréseaux, plusieurs projets pilotes, ainsi que la mise en service du premier système de stockage d'énergie par batteries lithium-ion à l'échelle industrielle au Brésil. Elle détient également une certification Lean Design Master. L'épisode s'ouvre à 7 minutes 22 sur deux autres actualités robotiques: le conseil d'administration de Vicarious Surgical envisage la dissolution de l'entreprise, tandis que Walden Robotics a été lancée avec une valorisation de 1,1 milliard de dollars sur le segment des robots généralistes. Cette annonce illustre un mouvement encore peu documenté dans la robotique industrielle: l'automatisation de la construction solaire elle-même, un chantier jusqu'ici largement manuel, physiquement exigeant et confronté à une pénurie de main-d'œuvre qualifiée, alors que les volumes de déploiement photovoltaïque explosent à l'échelle mondiale. Le choix d'AES de faire naître Maximo comme spin-off interne, plutôt que de s'appuyer sur un fournisseur robotique tiers ou un rachat, traduit une tendance émergente chez les grands énergéticiens à internaliser l'innovation robotique pour résoudre leurs propres goulots d'étranglement logistiques. Le communiqué reste toutefois avare de données vérifiables: aucun chiffre de cadence d'installation, de nombre d'unités déployées, de coût ou de site pilote n'est communiqué, ce qui empêche pour l'instant de juger si la technologie a dépassé le stade de la démonstration pour atteindre un déploiement industriel réel. Le contraste avec les deux autres nouvelles de l'épisode est d'ailleurs parlant: pendant que Walden Robotics lève à une valorisation milliardaire sur les robots généralistes, Vicarious Surgical, elle, se dirige vers une dissolution, signe des trajectoires très inégales dans le financement de la robotique actuellement. Maximo s'inscrit dans la continuité du parcours de Yumi Asami au sein d'AES Brésil, où son travail sur les microréseaux et le stockage par batteries avait déjà positionné la filiale comme pionnière des infrastructures énergétiques nouvelle génération dans le pays. En intégrant ces compétences à une plateforme robotique dédiée au solaire utility-scale, AES cherche à se positionner sur la chaîne de valeur de la construction des centrales, un segment où la robotique reste peu présente comparée à d'autres verticales industrielles comme la logistique ou l'automobile. Aucune feuille de route précise de déploiement commercial n'est annoncée pour l'instant; les informations complémentaires sur Maximo sont disponibles sur maxrobotics.ai.

IndustrielActu
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3Robotics & Automation News 

McLaren Construction déploie des robots autonomes à grande échelle en partenariat avec FieldAI

Panneau accepte le premier drone gardien : McLaren Construction, filiale du groupe britannique de construction, a signé un partenariat avec FieldAI, développeur d'intelligence artificielle physique, pour déployer des robots quadrupèdes autonomes sur ses chantiers au Royaume-Uni. Ces robots seront chargés de capturer des images à 360 degrés des sites, de générer des nuages de points (point cloud), et de soutenir la vérification d'avancement des travaux ainsi que l'analyse des écarts entre le modèle numérique et la réalité du chantier. Ils assureront également des patrouilles de conformité sécurité et des contrôles qualité. Le communiqué ne précise pas encore de calendrier de déploiement ferme ni le nombre d'unités prévues sur le premier site. Ce partenariat illustre une tendance de fond dans le secteur du BTP : l'automatisation progressive de tâches répétitives et à risque, comme l'inspection de sécurité ou la documentation de chantier, jusque là réalisées manuellement par des équipes humaines. Pour les intégrateurs et décideurs B2B du secteur construction, ce type de déploiement teste la viabilité des robots quadrupèdes autonomes hors des environnements contrôlés d'usine, un terrain nettement plus complexe et changeant. Cela positionne aussi FieldAI comme un acteur cherchant à démontrer que son IA physique généraliste peut s'adapter à des cas d'usage concrets au delà des démonstrations en laboratoire, un enjeu clé alors que le secteur robotique traverse une phase où l'écart entre promesses marketing et déploiements réels reste scruté de près. FieldAI, société américaine spécialisée dans les modèles d'IA pour robots généralistes, cherche à se positionner face à des concurrents comme Boston Dynamics (Spot) ou Boston-based startups similaires sur le marché des robots quadrupèdes appliqués à l'inspection industrielle et au BTP. McLaren Construction, non lié à l'écurie de F1 du même nom, cherche via ce partenariat à moderniser ses processus de suivi de chantier. Les prochaines étapes attendues incluent le déploiement effectif sur un premier site pilote et la publication de résultats concrets sur les gains de temps et de fiabilité obtenus.

IndustrielActu
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4Robotics & Automation News 

Ascend A27 de Luyten : réservations anticipées ouvertes pour la plateforme de construction automatisée

Voici la traduction-résumé en français (3 paragraphes, sans titres) : L'entreprise australienne de robotique pour la construction Luyten a ouvert les réservations anticipées pour sa plateforme de construction automatisée Ascend A27, suite à son lancement mondial. Les clients qui passent une réservation avant le 25 octobre 2026 obtiennent un accès prioritaire au premier lot de production ainsi qu'un tarif de lancement préférentiel. Luyten ne précise pas encore, dans cette annonce, les spécifications techniques détaillées de l'A27 (capacité de charge, degrés de liberté, temps de cycle), ni de calendrier de livraison ferme au-delà de cette fenêtre de réservation. Cette annonce illustre une tendance de fond dans la robotique de construction : face à la pénurie de main-d'œuvre qualifiée sur les chantiers et à la pression sur les coûts, plusieurs acteurs testent des modèles de précommande pour calibrer la demande avant d'engager une production de masse, une approche déjà vue côté robots humanoïdes. Pour les intégrateurs et décideurs du BTP, l'enjeu est de distinguer un produit réellement industrialisable d'un simple teaser marketing : à ce stade, il s'agit d'une réservation de créneau de production, pas d'un déploiement opérationnel documenté sur chantier. Le secteur de la robotique de construction reste disputé par des acteurs aux approches variées, des robots de pose de briques automatisés aux plateformes de mise en page et de perçage sur chantier. Luyten se positionne ici sur le segment de l'automatisation de tâches de construction répétitives, sans que l'article ne détaille l'historique du produit ni les levées de fonds de l'entreprise. La prochaine étape à surveiller sera la clôture de la fenêtre de réservation fin octobre 2026, qui déterminera le volume du premier lot de production et, potentiellement, les premiers déploiements pilotes documentés. Note : l'article source fourni est tronqué (coupé après "introductory […]"), donc les détails techniques (payload, temps de cycle, prix) et le contexte concurrentiel précis ne sont pas disponibles, je n'ai pas inventé de chiffres non confirmés par la source.

IndustrielActu
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5Interesting Engineering 

L'entreprise américaine mise sur des robots industriels plus intelligents et plus rapides avec un nouvel accord sud-coréen

Le fabricant américain Grid Dynamics a annoncé un partenariat stratégique avec le sud-coréen Doosan Robotics pour accélérer le déploiement de "physical AI" dans l'industrie manufacturière et la logistique. Grid Dynamics va fournir aux clients des cobots Doosan sa plateforme GAIN (Grid Dynamics AI-Native), une pile logicielle combinant manipulation robotique pilotée par modèles Vision-Language-Action (VLA), jumeaux numériques NVIDIA Omniverse, vision par ordinateur et supervision IoT. Doosan, l'un des grands fabricants mondiaux de cobots, propose une gamme allant de la série A polyvalente à la série H pour charges lourdes jusqu'à 25 kg, en passant par la série P certifiée NSF pour l'agroalimentaire et le pharmaceutique. Les cobots Doosan, équipés de capteurs de force et de couple, travaillent sans cage de sécurité aux côtés d'opérateurs humains et couvrent des tâches comme le pick-and-place, le tending machine, la palettisation, le soudage ou l'inspection qualité. Grid Dynamics revendique des gains de cycles d'inspection jusqu'à 1000 fois plus rapides et une détection d'anomalies 24 fois plus véloce, des chiffres qui restent à prendre avec prudence en l'absence de méthodologie ou de cas d'usage précisés. L'enjeu du partenariat dépasse le simple ajout logiciel : il vise les tâches qui résistent encore à l'automatisation classique, comme l'inspection d'objets de forme complexe, l'assemblage de composants variables ou l'emballage d'articles déformables ou jamais vus auparavant. C'est justement le type de scénario où les approches VLA sont censées apporter une généralisation que les robots programmés tâche par tâche n'offrent pas. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, l'accord illustre une tendance de fond : les fabricants de cobots cherchent à externaliser la couche IA plutôt qu'à la développer en interne, pariant sur des plateformes tierces pour combler l'écart entre démonstrations en laboratoire et déploiements réels en usine. Doosan Robotics s'est construit depuis plusieurs années une position de leader des cobots collaboratifs, avec une architecture logicielle ouverte facilitant l'intégration de systèmes de vision tiers, un choix qui rend ce type de partenariat possible sans refonte matérielle. Grid Dynamics, de son côté, positionne GAIN comme une couche d'orchestration transversale pour l'automatisation industrielle, en concurrence avec d'autres piles logicielles physical AI émergentes aux États-Unis et en Asie. Les modalités précises de déploiement, calendrier de disponibilité et sites pilotes concernés par ce partenariat n'ont pas été détaillées dans l'annonce.

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6Robotics Business Review 

Lockheed Martin fait appel aux robots de Machina pour des pièces de missiles critiques

Machina Labs a obtenu un contrat de qualification de Lockheed Martin dans le cadre du programme JASSM (Joint Air-to-Surface Standoff Missile), une première pour un composant fabriqué avec sa technologie robotique "RoboForming" qui atteint ce stade de qualification pour un système de missile de défense américain. Le procédé repose sur des cellules de travail composées de deux robots industriels placés de part et d'autre d'une feuille de métal brut, qui la déforment progressivement par des mouvements coordonnés, à la manière d'un forgeron, pour obtenir des pièces complexes dans des matériaux exotiques comme le titane. La dernière génération de ces cellules ajoute le perçage, la découpe et le gravage laser. Contrairement à une ligne d'emboutissage classique, coûteuse à mettre en place, une cellule Machina peut produire des pièces de haute qualité en très petites séries, y compris à l'unité. Pour honorer ce contrat, l'entreprise ouvre une nouvelle usine, Machina Factory 3, dédiée exclusivement à Lockheed Martin et aux autres clients de défense: 18 580 m² (200 000 pieds carrés), jusqu'à 50 cellules RoboCraftsman, avec formage, usinage, soudure et assemblage regroupés sous un même toit pour, selon l'entreprise, compresser des délais de production de plusieurs mois à quelques jours. L'enjeu dépasse le seul contrat JASSM: Edward Mehr, cofondateur et PDG de Machina, situe le problème non pas dans la conception des missiles mais dans la capacité de production de la base industrielle de défense américaine, jugée trop lente face aux besoins de montée en cadence. Une qualification de ce type valide, pour un secteur habitué aux méthodes de fabrication traditionnelles et aux cycles de qualification longs, qu'une approche robotique flexible et pilotée numériquement peut répondre aux exigences de fiabilité des programmes militaires critiques, un test bien plus dur que les démonstrations habituelles de fabrication additive ou de robotique industrielle. Pour les décideurs B2B et intégrateurs, le signal est celui d'un modèle de fabricant sous contrat entièrement automatisé qui pourrait s'imposer comme alternative crédible aux chaînes d'emboutissage classiques, notamment pour les petites séries et les pièces à délai court, un segment que Lockheed Martin Ventures a explicitement identifié en investissant dans l'entreprise. Machina Labs, lauréat d'un prix RBR50 Robotics Innovation Award en 2023 pour cet usage inédit de robots industriels dans le formage métallique, ne vend pas ses cellules mais opère en tant que fabricant sous contrat. Chris Moran, vice-président et directeur général de Lockheed Martin Ventures, a salué la combinaison de vitesse, flexibilité et scalabilité ayant motivé l'investissement initial, tandis que John Borrego, président de Machina Bellator, la filiale dédiée à la défense, évoque un renforcement de la préparation industrielle américaine. La suite dépendra de la montée en puissance de Factory 3, actuellement en construction, et de son intégration à d'autres programmes de défense au-delà du JASSM.

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7TechNode 

Xiaomi fait le point sur ses robots humanoïdes en usine automobile, avec 98 % de réussite sur certaines tâches

Xiaomi a communiqué de nouveaux résultats sur le déploiement de son robot humanoïde dans une de ses usines automobiles. Après quatre mois d'itérations successives, le taux de réussite du robot sur un poste de vissage d'écrous autotaraudeurs est passé de 90,2 % à 98 %, selon les chiffres avancés par l'entreprise, réduisant l'écart avec le taux de qualification des ouvriers humains à un seul point de pourcentage. Xiaomi a également étendu les tâches confiées à la machine avec deux nouveaux postes : le tri de panneaux latéraux de console centrale et le pliage puis recyclage de bacs à pièces, tous deux affichant un taux de réussite de 90 %. Le poste de tri des panneaux de console constitue, selon le constructeur, la première fois qu'un robot humanoïde effectue des opérations continues de longue durée sur des pièces souples dans une usine automobile. Ces chiffres proviennent de communications internes de l'entreprise, relayées par le média chinois Jiemian, sans validation indépendante. Ce type d'annonce pèse dans le débat sur l'écart entre démonstration et réalité industrielle qui traverse le secteur des robots humanoïdes. Manipuler des pièces souples et non rigides en continu reste l'un des obstacles majeurs à une automatisation généralisable au-delà de tâches répétitives sur objets calibrés, un problème central pour les intégrateurs et les décideurs industriels qui évaluent la maturité réelle de ces machines avant d'investir. Un taux de réussite proche de celui d'un opérateur humain sur un poste de production, si confirmé à plus grande échelle, renforcerait l'argument selon lequel certains modèles de contrôle vision-langage-action commencent à tenir leurs promesses en environnement de production réel, et pas seulement en laboratoire. Xiaomi investit dans la robotique humanoïde depuis la présentation de son robot CyberOne en 2022, dans un contexte où les groupes chinois comme Unitree, UBTech et Fourier Intelligence multiplient les essais en usine, aux côtés d'acteurs occidentaux tels que Figure AI, Tesla avec Optimus ou Agility Robotics. Xiaomi n'a pas communiqué de calendrier de déploiement à grande échelle ni de volumes de production visés, laissant ces annonces au stade d'un pilote industriel interne plutôt que d'un déploiement commercial confirmé.

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8Pandaily 

Xiaomi déploie ses robots sur la chaîne de production automobile : opérations flexibles sur pièces réussies

Xiaomi a déployé son robot humanoïde sur la ligne de production de la SU7, sa berline électrique, où il exécute désormais deux nouvelles tâches avec un taux de réussite supérieur à 90 % en fonctionnement continu, après seulement six mois d'entraînement en usine. La première consiste à trier des panneaux latéraux de console centrale, des pièces souples et de forme irrégulière extraites de bacs répartis sur trois rangées puis placées avec précision dans un support de fixation. Pour atteindre les pièces au fond d'un bac, le robot stabilise son centre de gravité en agrippant le bord du bac d'une main pendant qu'il tend l'autre, puis réalise plusieurs transferts main à main pour ajuster l'orientation de la pièce avant de la positionner ; en cas de résistance à la pose, il la retire, corrige l'angle et retente automatiquement. La seconde tâche, le pliage et le recyclage de cartons, exige d'ouvrir des loquets avec un contrôle fin de la force des doigts, de plier les boîtes à deux bras puis d'empiler et pousser les unités vers un poste cible, plusieurs robots coordonnant leur cadence avec celle de la chaîne. Six mois plus tôt, ce même robot se limitait à un poste unique de vissage d'écrous autotaraudeurs, avec une fiabilité annoncée de 98 %. Ces chiffres proviennent des communications de Xiaomi et n'ont pas été vérifiés de façon indépendante, ce qui invite à une certaine prudence sur leur portée réelle en conditions de production non filmées. Cette progression prend une dimension particulière face à la déclaration d'Elon Musk en janvier 2026, selon laquelle Optimus n'était pas encore capable d'un travail utile en usine. Que Xiaomi, acteur de l'électronique grand public sans passé industriel en robotique, affiche une trajectoire comparable à celle de Figure 03 chez BMW, référence actuelle du secteur pour le déploiement d'humanoïdes en usine, resserre l'écart perçu entre démonstration et exploitation réelle. La capacité du robot à détecter une résistance et à adapter son geste en cours d'opération, grâce à un retour de force proprioceptif, le distingue des robots industriels classiques, programmés pour des positions fixes et incapables de gérer un imprévu. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce type de compliance active laisse entrevoir des robots capables de traiter des pièces souples et variables, un usage jusqu'ici hors de portée de l'automatisation rigide. Le robot avait été présenté pour la première fois en avril 2026 lors de la conférence investisseurs de Xiaomi, où il serrait des mains et distribuait des cadeaux, un registre purement social et démonstratif. Le passage en six mois vers des tâches industrielles à cadence de ligne s'inscrit dans une course mondiale aux humanoïdes de production où s'affrontent déjà Tesla avec Optimus, Figure avec son modèle 03 chez BMW, et les architectures VLA comme Pi-0 ou GR00T N2. Xiaomi ne détaille pas de calendrier de déploiement à plus grande échelle, mais la vitesse de cette itération fixe un repère agressif pour l'ensemble du secteur.

IndustrielOpinion
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9Pandaily 

Unitree Robotics s'associe à Hunan Steel : l'émergence d'une entreprise d'infrastructure IA physique

Unitree Robotics a signé un accord de coopération stratégique avec le groupe sidérurgique Hunan Iron and Steel Group (Hunan Steel), l'un des plus grands producteurs d'acier chinois, dans le cadre d'un partenariat tripartite impliquant également Looper Robotics, une société d'infrastructure d'IA physique spécialisée dans la perception spatiale. Les trois parties vont créer ce qui est présenté comme le premier laboratoire d'innovation en robotique à intelligence incarnée du secteur sidérurgique, couvrant l'inspection et la maintenance intelligentes, la gestion des urgences, la mise en œuvre d'usines intelligentes, l'exécution de production automatisée et la logistique d'entrepôt. Dans cette répartition des rôles, Hunan Steel fournit les scénarios d'application concrets, Unitree le matériel robotique (robots quadrupèdes, humanoïdes ou à roues), et Looper Robotics la couche de perception spatiale via une caméra embarquée intégrant VIO/VSLAM, vision, cartographie, localisation et navigation autonome, compatible avec l'écosystème ROS. L'enjeu tient à la difficulté propre à l'environnement sidérurgique. Les couloirs de convoyeurs à bande y cumulent poussière, vibrations, chaleur intense, faible luminosité et gaz dangereux, rendant les inspections manuelles limitées en fréquence et sujettes à des détections tardives : une simple déchirure de bande ou une défaillance de roulement peut provoquer des heures d'arrêt de production, des rejets environnementaux ou des incidents de sécurité. Ce déploiement illustre un basculement de l'industrie de l'IA incarnée, qui quitte les démonstrations de laboratoire et les vidéos virales pour des mises en œuvre industrielles réelles. Réussir dans un environnement aussi contraignant que celui d'une aciérie constitue une validation qui pourrait faciliter le transfert de cette technologie vers d'autres secteurs comparables, comme l'énergie, la manufacture, l'entreposage ou la logistique, où des besoins similaires de surveillance et d'inspection existent. À noter que la présentation de ce laboratoire comme une première du secteur reste une revendication commerciale des parties prenantes, non vérifiée de façon indépendante. Ce partenariat traduit aussi une standardisation croissante du matériel robotique, qui déplace le point de friction vers la fiabilité de la perception, de la navigation et de l'exécution des tâches en conditions réelles. Le modèle à trois niveaux qui se dessine ici, un fabricant de robots (Unitree) pour le corps, un fournisseur d'IA spatiale (Looper Robotics) pour le cerveau perceptif et décisionnel, et un client industriel (Hunan Steel) pour les exigences métier, illustre une division du travail émergente dans l'écosystème de la robotique industrielle incarnée, où chaque couche technologique peut progresser indépendamment des autres, accélérant le rythme global de déploiement.

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10Robotics Business Review 

Comment optimiser le soudage robotique par l'IA chez Path Robotics

Traduction/résumé de l'article. Path Robotics, entreprise basée à Columbus (Ohio), applique l'intelligence artificielle au soudage robotisé pour résoudre un problème de longue date dans l'industrie manufacturière : la difficulté à programmer et calibrer des robots soudeurs sur des pièces variables. Son système utilise la vision en temps réel pour identifier la trajectoire de la torche et guider le robot tout au long de l'opération de soudure, en ajustant la trajectoire à la volée plutôt qu'en suivant un programme rigide préétabli. L'entreprise déploie également des robots quadrupèdes Spot de Boston Dynamics pour des applications de soudage mobile dans la construction navale, un secteur où les pièces à souder sont souvent trop volumineuses ou mal positionnées pour des cellules robotiques fixes classiques. Ces informations ont été détaillées par Andy Lonsberry, cofondateur et PDG de Path Robotics, lors de l'épisode 252 du podcast The Robot Report, aux côtés de Michael Yip, professeur assistant en génie électrique et informatique à l'UC San Diego. Cette approche illustre un mouvement plus large dans la robotique industrielle : remplacer la programmation manuelle fastidieuse des trajectoires de soudure par des systèmes qui perçoivent et s'adaptent à la géométrie réelle des pièces. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, c'est un argument concret en faveur de l'IA physique appliquée à des tâches à forte valeur ajoutée mais chroniquement sous-automatisées, le soudage manuel restant l'un des métiers les plus pénuriques dans l'industrie lourde américaine. L'utilisation de Spot pour le soudage mobile en chantier naval est également révélatrice d'une tendance : recycler des plateformes quadrupèdes déjà éprouvées (initialement conçues pour l'inspection) vers des tâches de fabrication, plutôt que de développer un robot mobile dédié depuis zéro. Cela reste toutefois un déploiement ciblé sur un cas d'usage industriel spécifique, et non une démonstration généraliste. Sur le plan de la recherche, Michael Yip dirige l'Advanced Robotics and Controls Laboratory (ARCLab) à l'UC San Diego, où son équipe travaille sur le contrôle et la planification de mouvement robotique efficaces en données et en calcul, en s'appuyant sur l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement. Yip, également conférencier distingué IEEE RAS et Hellman Fellow, applique ces méthodes à la robotique chirurgicale et à l'automatisation de procédures médicales, un domaine où la précision du geste et l'adaptabilité en temps réel posent des défis proches de ceux du soudage industriel. L'épisode aborde par ailleurs l'actualité de la semaine, avec la question des robots humanoïdes en chirurgie au-delà du Da Vinci, les propos du cofondateur d'Agility Robotics avant son entrée en bourse à propos de son robot Digit V5, ainsi que les tensions croissantes entre la NHTSA et les véhicules autonomes interférant avec les services d'urgence aux États-Unis.

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11Interesting Engineering 

Robot foreur descendant : une première mondiale qui pourrait transformer la construction des data centers

Robot DALE de Dewalt (filiale de Stanley Black & Decker), développé avec la société de robotique mobile August Robotics, vient d'être lancé commercialement après une présentation au salon World of Concrete plus tôt cette année. Ce robot est conçu pour le forage vertical descendant dans le béton, une opération jusqu'ici largement manuelle et chronophage sur les chantiers. Il embarque des batteries interchangeables à chaud, un système de supervision à distance, une extraction automatique des poussières et un contrôle qualité assisté par intelligence artificielle. Grâce à la plateforme autonome et multi-robots développée par August Robotics, plusieurs unités DALE peuvent être déployées simultanément sur un même chantier, avec détection d'obstacles et délimitation automatique des zones de travail ; un mode dédié permet aussi de forer à travers des armatures en acier lorsque nécessaire. Selon les chiffres communiqués par Dewalt à l'issue d'un pilote d'un an mené avec une entreprise du secteur (non nommée), le robot aurait atteint une vitesse de forage jusqu'à dix fois supérieure aux méthodes traditionnelles, réduit les délais cumulés de 190 semaines sur 26 phases de construction de data centers, et affiché une précision de 99,97 % sur plus de 230 000 trous percés. Le robot est désormais disponible à la commande sur le site de Dewalt. Ces chiffres, s'ils se confirment en usage réel et à plus grande échelle, marqueraient une avancée notable pour un secteur de la construction de data centers en pleine tension : chaque site nécessite typiquement des milliers de perçages pour ancrer les racks serveurs et les supports des systèmes MEP (mécanique, électrique, plomberie), un travail répétitif, pénible et propice aux erreurs humaines. Pour les intégrateurs et donneurs d'ordre du BTP industriel, la promesse d'un gain de temps aussi important équivaut directement à des économies sur des projets où chaque semaine de retard pèse lourd financièrement, notamment dans la course actuelle à la capacité de calcul. Il faut toutefois noter que ces statistiques proviennent exclusivement du communiqué de Dewalt, sans validation indépendante ni détail sur les conditions précises du pilote, ce qui invite à une lecture prudente des performances annoncées comme un "monde en première mondiale". Ce lancement s'inscrit dans une stratégie plus large de Stanley Black & Decker visant à faire de sa marque Dewalt un acteur de la robotisation des chantiers, au-delà de son cœur historique de l'outillage électroportatif. Le partenariat avec August Robotics, spécialiste des plateformes robotiques autonomes pour la construction, permet à Dewalt d'apporter une brique d'automatisation avancée à ses clients sans développer en interne toute la pile technologique de navigation et de gestion de flotte. Bill Beck, président de la division Tools and Outdoor chez Stanley Black & Decker, a indiqué que l'entreprise entend désormais élargir la distribution de cette technologie à un marché plus vaste. Le secteur du forage robotisé pour la construction reste toutefois un marché naissant, où DALE devra faire ses preuves face à l'adoption progressive d'autres solutions d'automatisation de chantier, dans un contexte où la demande de data centers continue de tirer les investissements en infrastructure.

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Force Aérienne américaine déploie drones et robots au sol pour accélérer l'inspection des avions autonomes
12Interesting Engineering 

Force Aérienne américaine déploie drones et robots au sol pour accélérer l'inspection des avions autonomes

Asylon a obtenu un contrat de Phase Trois du Warner Robins Air Logistics Complex, l'un des plus grands centres de maintien en condition opérationnelle de l'US Air Force, pour déployer son système d'inspection autonome d'aéronefs baptisé MARIA (Multi-modal Autonomous Robotics for Inspection of Aircraft). Ce contrat fait passer la technologie du stade de développement à un usage opérationnel réel sur l'une des bases de sustentation majeures de l'armée de l'air américaine. MARIA combine deux plateformes robotiques : le drone Guardian, un petit système aérien sans pilote (sUAS), et le DroneDog Q-UGV, un robot terrestre à quatre pattes. Les deux évoluent grâce au logiciel d'autonomie Range d'Asylon et remontent leurs données vers la plateforme de commandement DroneIQ, qui centralise imagerie, nuages de points LiDAR et télémétrie dans des vues 2D classiques comme dans des jumeaux numériques interactifs. Concrètement, les équipes de maintenance pourront confier des missions d'inspection visuelle générale aux robots plutôt que de réaliser uniquement des tours d'appareil manuels, les résultats étant ensuite transmis aux techniciens pour analyse. L'enjeu dépasse le simple gadget technologique : il s'agit de démontrer qu'un système robotique aérien-terrestre coordonné peut tenir la charge d'inspections répétitives sur une flotte militaire réelle, sans mobiliser davantage de personnel. Pour les intégrateurs et décideurs de la maintenance industrielle, ce déploiement à Warner Robins constitue un test grandeur nature du passage de la démonstration à l'usage récurrent, un point de bascule que beaucoup de projets de robotique d'inspection peinent à franchir. Si le système tient ses promesses de réduction du temps d'inspection et de plus grande homogénéité des relevés, cela validerait l'approche multimodale (air plus sol, données unifiées dans un même hub logiciel) comme modèle réplicable pour d'autres flottes de maintenance, militaires ou civiles. Reste que les gains annoncés en termes de rapidité et de fiabilité n'ont pas encore été chiffrés publiquement dans ce cadre opérationnel précis, ce qui invite à attendre des retours concrets avant de parler de succès avéré. Ce contrat s'inscrit dans la continuité d'une relation déjà établie entre Asylon et l'Air Force, qui utilisait jusqu'ici les plateformes robotiques de l'entreprise principalement pour des missions de sécurité autonome sur ses bases. L'extension vers la maintenance aéronautique marque une diversification stratégique pour Asylon, qui cherche à démontrer que sa pile technologique (drones, robots terrestres, logiciel de commandement) peut s'appliquer à d'autres cas d'usage industriels critiques. Anthony McCarty, vice-président senior en charge des activités gouvernementales chez Asylon, a présenté cet accord comme un signe de confiance de l'Air Force envers ses plateformes. Warner Robins servira de site pilote avant une éventuelle extension à d'autres centres de sustentation de la défense américaine, la suite dépendant des résultats de cette phase de démonstration en environnement opérationnel réel.

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Doosan Robotics lance une solution de palettisation basée sur l'IA pour la fabrication à mix élevé
13Robotics & Automation News 

Doosan Robotics lance une solution de palettisation basée sur l'IA pour la fabrication à mix élevé

I only have the title and a truncated snippet ("[…]") of this article, not the full body, I can't accurately produce a 200-250 word French article with precise figures from that. Do you have the full source text (or a URL) I can work from?

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500 kg de robot qui tracte un camion de l'armée US de 24 tonnes grâce à une propulsion intégrée aux roues
14Interesting Engineering 

500 kg de robot qui tracte un camion de l'armée US de 24 tonnes grâce à une propulsion intégrée aux roues

La société américaine de défense AZAK a présenté une démonstration où un robot terrestre sans pilote (UGV) de 227 kg parvient à remorquer un camion militaire de 24 040 kg, tout en transportant simultanément 453 kg de munitions à bord. Le véhicule cible est le Palletized Load System (PLS) construit par Oshkosh, le camion logistique de référence de l'armée américaine depuis 1993 : 11 mètres de long, 39 000 kg à vide, équipage de deux personnes, et une capacité de charge utile de près de 15 000 kg grâce à un bras hydraulique intégré qui permet de charger et décharger des palettes standardisées sans recourir à des chariots élévateurs. Selon AZAK, le petit robot a donc déplacé une charge totale dépassant cent fois son propre poids. La démonstration, relayée par l'entreprise sur LinkedIn, repose sur une architecture de propulsion embarquée dans chaque roue : le module "S26" pèse 86 livres (39 kg), loge moteur, batterie, boîte de vitesses, freins et électronique de contrôle dans un diamètre de 66 cm, avec un centre de gravité abaissé grâce au positionnement bas des composants. Chaque roue développe environ 147 livres-pied de couple, soit 588 livres-pied cumulés pour la configuration standard à quatre roues. Cette démonstration, si elle reste un test filmé et communiqué par l'entreprise elle-même plutôt qu'un essai indépendant validé par l'Army, illustre une piste concrète pour la logistique militaire automatisée : remplacer des équipages et des véhicules de dépannage lourds par des modules légers, interchangeables et déployables en quelques secondes. Le système de fixation sans outil, par loquets à connexion rapide, permet en théorie de transformer n'importe quel châssis, plateforme de fret ou même une pièce de bois improvisée en véhicule télécommandé pour acheminer du ravitaillement ou évacuer des blessés. Pour les intégrateurs et décideurs de la défense, l'intérêt tient moins à la performance brute affichée qu'à la modularité : en configuration de base, la plateforme à quatre roues supporte une charge utile de 680 kg ; si la traction ne suffit pas pour dégager un véhicule embourbé, il suffit d'ajouter deux ou quatre roues supplémentaires pour augmenter couple et traction. AZAK positionne ce concept de roue autonome comme une alternative aux architectures classiques à moteur central, transmission et arbres de transmission, misant sur la scalabilité modulaire plutôt que sur la puissance brute d'un véhicule unique. Le PLS visé dans la démonstration constitue depuis plus de trente ans l'épine dorsale de la logistique avancée de l'armée américaine, ce qui explique l'intérêt porté à toute solution capable de le dépanner sur le terrain sans matériel lourd supplémentaire. Aucune date de déploiement opérationnel ni contrat avec l'Army n'a pour l'instant été communiqué : il s'agit à ce stade d'une démonstration technologique destinée à valider le concept, pas d'un système livré ou testé en conditions réelles de combat.

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La décontamination nucléaire au Royaume-Uni pourrait être confiée à des robots téléopérés
15Interesting Engineering 

La décontamination nucléaire au Royaume-Uni pourrait être confiée à des robots téléopérés

Le site de démantèlement nucléaire d'Oldbury, dans le South Gloucestershire au Royaume-Uni, teste actuellement deux technologies robotiques distinctes pour la gestion des déchets radioactifs hérités. Le premier projet, mené par Nuclear Restoration Services (NRS) via le programme Robotics and Artificial Intelligence Collaboration (RAICo), évalue des bras robotiques téléopérés pour la récupération à distance des débris d'éléments combustibles (FED), ces matériaux qui contenaient autrefois le combustible nucléaire avant son transfert vers Sellafield pour retraitement. Le système intègre de la visualisation 3D et un retour haptique, permettant aux opérateurs de manipuler les débris par mouvements naturels de la main tout en ressentant un retour de force reproduisant le toucher. Le second projet, baptisé Auto-SAS, vise à automatiser l'identification, la catégorisation et la séparation des déchets radioactifs mixtes. Financé à hauteur de 9,5 millions de livres sterling sur quatre ans par la Nuclear Decommissioning Authority (NDA), il repose sur une technologie de capteurs et de scan 3D développée par l'entreprise ARCTEC. Les essais de mise en service sur site sont prévus pour mi-2027. Ces deux initiatives répondent à un problème opérationnel concret du secteur nucléaire: aujourd'hui, la manipulation des FED exige des opérateurs équipés d'équipements de protection complets, maniant de longues pinces mécaniques derrière des écrans de radioprotection épais, une tâche lente et physiquement contraignante. En automatisant une partie du tri des déchets, NRS affirme viser une réduction du volume de matériaux orientés vers des filières d'élimination coûteuses, avec une économie potentielle chiffrée en centaines de millions de livres sterling sur la durée de vie du programme pour le groupe NDA. Au-delà du strict cadre du démantèlement, la robotique de tri développée ici pourrait s'exporter vers d'autres secteurs industriels confrontés à des flux de déchets complexes ou dangereux à séparer manuellement. Il faut toutefois noter que ces chiffres d'économies restent des projections communiquées par l'exploitant, sans détail méthodologique public à ce stade. Ce virage s'inscrit dans une tendance plus large d'adoption de la robotique dans l'industrie nucléaire britannique, où la maintenance d'infrastructures vieillissantes representait jusqu'ici un goulet d'étranglement en main-d'œuvre qualifiée et en sécurité. Le groupe canadien AtkinsRéalis a par ailleurs récemment noué un partenariat avec l'Oxford Robotics Institute pour développer des robots autonomes et de l'IA physique dédiés aux environnements nucléaires dangereux, signe d'un intérêt croissant du secteur pour l'autonomie robotique. Varun Kumar, ingénieur robotique chez RAICo, a déclaré que ces projets devraient permettre à des opérateurs d'effectuer des tâches de tri qualifiées à distance en toute sécurité, et potentiellement d'ouvrir ces postes à des personnes ne pouvant pas travailler dans des environnements confinés.

IndustrielActu
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ABB Robotics complète sa gamme de robots mobiles autonomes à SLAM visuel avec le lancement d'un chariot élévateur autonome
16Robotics & Automation News 

ABB Robotics complète sa gamme de robots mobiles autonomes à SLAM visuel avec le lancement d'un chariot élévateur autonome

ABB Robotics complète son offre de robots mobiles autonomes (AMR) avec le lancement du Flexley Stack F712, un chariot élévateur autonome basé sur la technologie Visual SLAM (cartographie et localisation simultanées par vision). Avec ce nouveau modèle, l'entreprise suisso-suédoise couvre désormais l'ensemble des catégories majeures d'AMR à navigation visuelle : chariots élévateurs, tracteurs de remorquage (tugs) et convoyeurs mobiles (movers), tous interopérables sur une même plateforme logicielle. L'objectif affiché est de permettre aux clients industriels d'automatiser un spectre plus large de tâches de manutention et de logistique interne, du transport de palettes au déplacement de charges légères, sans multiplier les systèmes de gestion de flotte incompatibles entre eux. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cette annonce marque une étape dans la consolidation du marché des AMR, où l'enjeu central n'est plus seulement la performance individuelle d'un robot mais l'interopérabilité d'une flotte hétérogène pilotée par une seule couche logicielle. En complétant sa gamme plutôt qu'en lançant un produit isolé, ABB répond à une demande récurrente des entrepôts et usines : pouvoir mélanger différents types de robots (levage, traction, transport) sans dépendre de plusieurs fournisseurs ni de plusieurs interfaces de supervision. Le communiqué reste toutefois avare de données chiffrées vérifiables sur les performances du F712 (capacité de charge, autonomie, temps de cycle), ce qui invite à la prudence tant que des retours d'intégrateurs indépendants ne sont pas disponibles. ABB Robotics, acteur historique de la robotique industrielle, investit depuis plusieurs années le segment des AMR pour répondre à la concurrence de spécialistes comme Locus Robotics, Geek+ ou MiR (également détenu par Teradyne comme d'autres poids lourds du secteur). La stratégie de plateforme unifiée s'inscrit dans une tendance de fond de l'intralogistique, où les entrepôts cherchent à réduire la complexité opérationnelle en standardisant leurs flottes robotiques. Aucun calendrier de déploiement client précis n'a été communiqué à ce stade pour le Flexley Stack F712, et il faudra suivre les premiers retours d'implantation en conditions réelles pour évaluer si l'ambition d'interopérabilité totale tient ses promesses face aux contraintes concrètes des sites industriels.

UEABB, acteur europeen majeur de la robotique industrielle, etend son offre d'AMR interoperables pour les entrepots europeens, mais aucun deploiement client concret n'est annonce en France ou en UE a ce stade.

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ABB Robotics intègre la navigation vSLAM dans son chariot élévateur autonome F712
17Robotics Business Review 

ABB Robotics intègre la navigation vSLAM dans son chariot élévateur autonome F712

Traduction ABB Flexley Stack F712 : ABB Robotics a dévoilé le Flexley Stack F712, un chariot élévateur autonome destiné au stockage et à la manutention en entrepôt, capable de porter jusqu'à 2 000 kg et de lever à 8,5 mètres de hauteur. Contrairement aux chariots automatisés classiques qui s'appuient sur des marqueurs ou des réflecteurs installés au sol, le F712 navigue grâce au vSLAM (localisation et cartographie simultanées par vision), sans infrastructure préalable, avec une précision positionnelle annoncée de ±10 mm. Ses fourches ajustables permettent de manipuler des palettes ouvertes ou fermées, des conteneurs ou des racks. Il rejoint le Flexley Tug (tracteur) et le Flexley Mover, décliné en P604 (plateforme omnidirectionnelle pour deux palettes) et P2603 (modèle plus petit et modulaire). Toute la flotte partage désormais la même technologie vSLAM, intégrée au logiciel AMR Studio et compatible avec le standard d'interopérabilité VDA 5050, ce qui permet au F712 de coopérer avec les bras robotisés industriels d'ABB. Le lancement a été présenté par Renaud Dubé, responsable R&D chez Sevensense by ABB, ainsi que par Ricardo Martinez et Alfonso Gonzalez, respectivement responsable produit R&D et responsable de la ligne AMR chez ABB Robotics. L'enjeu central est l'élimination de l'infrastructure de guidage, un frein historique à l'adoption des chariots automatisés dans des entrepôts qui changent souvent de configuration. En s'appuyant sur une vision 3D plutôt que sur les lidars 2D traditionnels, ABB veut que ses robots partagent des cartes et opèrent ensemble sur un même site, là où les flottes AMR restent souvent cloisonnées par constructeur ou par technologie de navigation. Pour les intégrateurs et les directeurs d'exploitation industriels, l'argument de la pénurie de caristes est concret, mais la formule d'ABB présentant ce lancement comme un « tournant pour la robotique industrielle » relève surtout du discours marketing : le vSLAM est déjà exploité par plusieurs concurrents, et la précision de ±10 mm n'a pas été vérifiée en conditions indépendantes. L'intérêt réel tient davantage à l'unification logicielle de toute la gamme (chariots, tracteurs, porteurs, bras) qui simplifie le déploiement multi-robots dans l'automobile et l'industrie lourde. Le F712 s'inscrit dans la stratégie qu'ABB nomme AVR (autonomous versatile robotics), amorcée avec le rachat de Sevensense, spin-off suisse issue de l'ETH Zurich spécialisée dans la navigation par vision, dont la technologie irrigue désormais toute la gamme Flexley. Sur ce segment, ABB Robotics affronte des acteurs établis de la manutention automatisée comme Seegrid, OTTO Motors (racheté par Rockwell Automation) ou Toyota Material Handling, tandis que des spécialistes européens de l'entrepôt automatisé comme le français Exotec occupent des créneaux voisins. ABB n'a communiqué aucune date de disponibilité commerciale ni premier site client au-delà de l'annonce, qui reste pour l'instant un lancement produit sans déploiement réel confirmé.

UEABB s'appuie sur la technologie vSLAM de Sevensense, spin-off suisse issue de l'ETH Zurich, et fait face sur ce segment logistique à des acteurs européens comme le français Exotec, sans toutefois annoncer de déploiement confirmé en France ou en UE.

IndustrielOpinion
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Robust.AI choisit le système de perception IA d'Aptiv pour son robot d'entrepôt Carter nouvelle génération
18Robotics & Automation News 

Robust.AI choisit le système de perception IA d'Aptiv pour son robot d'entrepôt Carter nouvelle génération

Aptiv, groupe technologique industriel connu pour ses systèmes de capteurs automobiles, a annoncé que Robust.AI, spécialiste des robots mobiles autonomes pour l'entrepôt, a choisi sa solution de perception intelligente pour équiper la troisième génération de son robot collaboratif Carter. Le système repose sur une fusion de capteurs pilotée par intelligence artificielle et apprentissage automatique, autour du capteur Aptiv Pulse. Cette annonce prolonge une collaboration déjà engagée entre les deux entreprises, qui associent l'expertise d'Aptiv en perception embarquée, historiquement développée pour l'automobile, aux robots mobiles collaboratifs de Robust.AI destinés aux entrepôts et centres de distribution. Pour l'industrie de l'automatisation logistique, ce partenariat illustre une tendance de fond: les fournisseurs de capteurs automobiles, confrontés à un marché des véhicules autonomes plus lent que prévu, redéploient leur technologie de perception vers la robotique industrielle et les AMR (robots mobiles autonomes). Pour les intégrateurs et décideurs B2B en logistique, l'enjeu est la fiabilité de la navigation et de la détection d'obstacles en environnement partagé avec des opérateurs humains, un point critique pour la certification sécurité des robots collaboratifs. L'annonce reste toutefois formulée en termes généraux, sans données chiffrées sur les gains de performance, la portée des capteurs ou le calendrier de déploiement, ce qui invite à la prudence sur l'ampleur réelle du changement technique. Robust.AI, fondée par Aaron Edsinger et soutenue notamment par des investisseurs de la robotique, développe sa gamme Carter depuis plusieurs années comme alternative aux AMR déjà déployés par des acteurs comme Locus Robotics ou 6 River Systems (Ocado). Aptiv, de son côté, cherche à valoriser son portefeuille de capteurs et de logiciels de perception au delà de l'automobile. La suite dépendra des premiers déploiements concrets du Carter Gen 3 chez des clients entrepôts, qui permettront de vérifier si ces gains de perception se traduisent par une adoption élargie.

IndustrielActu
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Automate 2026 : bilan du salon
19Robotics Business Review 

Automate 2026 : bilan du salon

Voici la traduction/synthèse en français : Dans l'épisode 251 du Robot Report Podcast, les animateurs Steve Crowe et Mike Oitzman reçoivent Sarah Wynn, rédactrice en chef du site sœur Packaging OEM, pour un retour sur le salon Automate qui s'est tenu le mois dernier aux États-Unis. Sur les stands, les humanoïdes industriels Atlas (Boston Dynamics) et Digit (Agility Robotics) n'étaient présentés qu'en exposition statique, sans démonstration dynamique. Chez ABB Robotics, Craig McDonald, directeur général de la division robotique industrielle, a détaillé les avancées en IA physique, la palettisation pilotée par IA et des collaborations avec NVIDIA. FANUC a mis en avant le suivi de mouvement en temps réel pour l'assemblage, l'automatisation du traitement des protéines et la programmation de robots en langage naturel. Chez Sereact, Mason Coleman, directeur des ventes Amérique du Nord, a évoqué le "zero-shot picking", les tendances de l'e-grocery et la réaffectation de la main-d'œuvre. Mech-Mind a fait une démonstration de bin-picking sans CAO sur des bouteilles transparentes de formes variées, et Christian Kassow, fondateur de Kassow Robots, a défendu les cobots 7 axes face aux configurations 6 axes classiques pour la manipulation mobile en espace confiné. Rockwell Automation, via Ara Surenian, responsable production logistics, a présenté FactoryTalk Orchestration, dans la foulée du rachat d'OTTO Motors. Le signal principal du salon est un basculement net : après plusieurs éditions dominées par le hype humanoïde, Automate 2026 a montré une industrie qui se recentre sur le déploiement concret d'IA physique et de calcul en périphérie (edge computing), plutôt que sur des démonstrations spectaculaires mais non industrialisées. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, le message est clair : l'orchestration logicielle, les jumeaux numériques et la cinématique avancée deviennent les vrais leviers de productivité, notamment pour compenser les pénuries de main-d'œuvre et capturer le savoir-faire des opérateurs expérimentés avant leur départ à la retraite. Le débat Schneider Electric contre Siemens sur l'architecture edge/cloud, l'un plaidant pour des systèmes ouverts agnostiques au matériel, l'autre pour une approche hybride appuyée sur NVIDIA Omniverse, illustre une bataille de standardisation encore ouverte dans l'automatisation industrielle. Ce virage s'inscrit dans une dynamique amorcée depuis plusieurs trimestres, où les grands noms de la robotique industrielle (ABB, FANUC, Rockwell) absorbent des briques d'IA générative et de vision pour rester compétitifs face à des acteurs plus agiles comme Sereact ou Mech-Mind sur le picking flexible. Des fournisseurs plus modestes, SEW-EURODRIVE, Festo, CODI Manufacturing ou Vention, misent sur des cellules compactes et accessibles pour équiper les PME industrielles. L'épisode ne donne pas de calendrier précis de déploiement pour ces technologies, mais confirme que la prochaine bataille se jouera sur l'orchestration logicielle plus que sur la forme du robot.

UEDes acteurs europeens majeurs (Schneider Electric, Siemens, SEW-EURODRIVE, Festo) sont au coeur du basculement vers l'orchestration logicielle et l'IA physique dans l'industrie.

IndustrielActu
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Robots dextres et positionnement mécanique : pourquoi les combiner pour l'assemblage complexe
20Robotics Business Review 

Robots dextres et positionnement mécanique : pourquoi les combiner pour l'assemblage complexe

Les fabricants de robots industriels misent de plus en plus sur les systèmes de positionnement mécanique pour étendre les capacités de leurs bras robotisés dans l'assemblage complexe. Quatre familles de solutions se dégagent: les systèmes de transfert linéaire, qui ajoutent un septième axe de déplacement sur rail pour permettre à un robot de couvrir de grands ensembles comme des structures aéronautiques ou de défense; les tables d'indexation rotative, qui accélèrent les cadences en autorisant l'exécution simultanée de tâches d'assemblage, de conditionnement et de contrôle qualité; les positionneurs de pièces multi-axes, qui font pivoter la pièce elle-même plutôt que de limiter le robot à une approche fixe, utiles pour les géométries irrégulières de l'automobile et de l'aérospatial; et le positionnement par vision, qui combine caméras et capteurs pour corriger la trajectoire du bras en temps réel face à un obstacle. Deux cas concrets illustrent la tendance. FANUC, pionnier japonais de l'automatisation industrielle, a équipé l'entreprise d'emboutissage métallique Pentaflex avec son bras compact LR Mate 200iD: la modernisation de la ligne a permis de réduire le nombre d'unités de main-d'œuvre par équipe tout en rendant l'atelier plus flexible. En Allemagne, KUKA a déployé sa série KR QUANTEC, conçue pour les applications lourdes et les transferts linéaires, chez Meiller Aufzugtüren, fabricant de portes palières, pour ses lignes d'assemblage automobile et de construction. ABB, troisième grand constructeur mondial avec son IRB 6700, est également cité parmi les acteurs de référence sur ce segment. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce constat déplace le centre de gravité du débat sur la robotisation: la performance d'un bras robotisé ne se résume pas à sa dextérité ou à sa charge utile, mais dépend largement des mécanismes de positionnement qui l'entourent. Un robot doté d'une excellente préhension reste limité par une portée fixe s'il n'est pas couplé à un rail, une table rotative ou un positionneur de pièce. Cette approche modulaire, où le gain de performance vient autant de la mécanique périphérique que du contrôleur du bras, explique pourquoi des secteurs à forte contrainte géométrique comme l'aérospatial et l'automobile continuent de confier des tâches jusqu'ici manuelles à des cellules robotisées hybrides, plutôt que d'attendre des bras universels plus habiles. Cette évolution s'inscrit dans la concurrence historique entre les trois grands de la robotique industrielle, FANUC, KUKA et ABB, qui se disputent depuis des décennies le marché de l'automatisation d'usine, bien avant l'essor récent des robots humanoïdes. Les gains rapportés par Pentaflex et Meiller Aufzugtüren restent des études de cas fournies par les constructeurs eux-mêmes, sans données chiffrées indépendantes sur les cadences ou les coûts. Le secteur doit par ailleurs se retrouver lors du salon RoboBusiness 2026, qui a ouvert son appel à propositions de sessions, signe que le sujet du positionnement mécanique devrait rester au centre des discussions sur l'automatisation d'assemblage dans les mois à venir.

UELe déploiement du robot KUKA KR QUANTEC chez le fabricant allemand Meiller Aufzugtüren illustre une adoption concrète de ces technologies de positionnement mécanique en Europe, renforçant la compétitivité de l'industrie robotique européenne (KUKA) face à FANUC et ABB sur le segment de l'assemblage automobile et industriel.

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Blattner attribue un contrat de 75 millions de dollars à Built Robotics pour l'IA physique afin de répondre à la demande énergétique
21Robotics Business Review 

Blattner attribue un contrat de 75 millions de dollars à Built Robotics pour l'IA physique afin de répondre à la demande énergétique

Blattner Co. et Built Robotics ont annoncé un contrat de 75 millions de dollars pour déployer à grande échelle les systèmes de construction autonome de Built Robotics sur l'ensemble des chantiers de Blattner aux États-Unis. Cet accord prolonge un partenariat noué l'an dernier et s'appuie sur sept déploiements déjà réalisés sur des projets solaires à l'échelle utility, totalisant plus d'un gigawatt de capacité installée. Fondée en 2016 à San Francisco et soutenue par Founders Fund, NEA et Tiger Global, Built Robotics propose une technologie qui convertit des engins de chantier existants (excavatrices, bulldozers, chargeuses) en machines à autonomie de niveau 4, c'est-à-dire sans opérateur dans la cabine, et compatible avec le matériel des principaux fabricants OEM. Blattner, basée à Avon (Minnesota), revendique plus de 115 ans d'expérience dans la construction d'infrastructures et affirme avoir installé plus de 20% de la capacité éolienne, solaire et de stockage d'énergie à l'échelle utility aux États-Unis. L'entreprise est une filiale du groupe Quanta Services, aux côtés de Blattner Energy et D.H. Blattner & Sons. Ce contrat illustre un mouvement de fond dans la construction d'infrastructures énergétiques: la demande en électricité liée aux data centers et à l'IA pousse à accélérer la construction solaire et de stockage par batteries, un secteur où Built Robotics situe déjà plus de 80% des nouvelles capacités de production. Face à une pénurie persistante de main-d'œuvre qualifiée dans le BTP, l'automatisation de niveau 4 permet, selon les deux entreprises, de maintenir les chantiers actifs de nuit et par mauvais temps, réduisant les délais de mise en service et limitant l'exposition des ouvriers aux engins lourds. Pour l'industrie de la robotique de construction, l'opération confirme que l'IA physique dépasse le stade de la démonstration isolée: il s'agit ici d'un déploiement répété et facturé à l'échelle, sur un client industriel réel, ce qui distingue ce cas des simples annonces de prototypes encore en phase pilote. Reste que les chiffres avancés (plus d'un gigawatt cumulé, 75 millions de dollars) proviennent des communiqués des deux parties et ne sont pas vérifiés de façon indépendante. Le partenariat s'inscrit dans la stratégie de Built Robotics visant le marché de la construction solaire à l'échelle utility, évalué à 300 milliards de dollars, et complète une collaboration récente avec le Safe Autonomous Systems Lab (xLAB) de l'université de Pennsylvanie, destinée à transformer les chantiers en terrain d'expérimentation pour l'IA physique. Brandon Bruski, vice-président senior solaire chez Blattner, présente cet approfondissement technologique comme un moyen de consolider la position de l'entreprise sur un marché en forte croissance, tandis que Noah Ready-Campbell, cofondateur et PDG de Built Robotics, situe l'enjeu dans une bascule plus large du secteur électrique américain vers le solaire et les batteries. Aucun calendrier précis de déploiement des nouveaux chantiers n'a été communiqué, mais l'accord signale une intensification attendue des investissements dans l'automatisation des grands chantiers d'infrastructure énergétique aux États-Unis dans les prochains mois.

IndustrielActu
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De la planification en temps réel à l'exécution fiable : une coordination évolutive pour des flottes hétérogènes de robots en environnement industriel
22arXiv cs.RO 

De la planification en temps réel à l'exécution fiable : une coordination évolutive pour des flottes hétérogènes de robots en environnement industriel

Traduction demandée : je rédige directement l'article en français selon les consignes éditoriales. Une équipe de recherche présente SCALE, un framework de coordination réactive en temps réel pour flottes de robots hétérogènes en environnement industriel, détaillé dans un article publié le 2 juillet 2026 sur arXiv (2607.00591v1). Le système s'attaque à un problème concret : quand plusieurs robots aux capacités de mouvement différentes évoluent à forte densité dans un même espace, les délais de communication et les aléas d'exécution font dévier les trajectoires des hypothèses temporelles calculées en amont, ce qui provoque des attentes en cascade et des embouteillages qui se propagent dans toute la flotte. Pour y remédier, les chercheurs introduisent un mécanisme de réduction des conflits induits par le mouvement, permettant de générer en ligne des trajectoires réalisables, ainsi qu'un hypergraphe de précédence conjuguée généralisé (CAPH) qui réajuste dynamiquement l'ordre de passage entre robots face aux perturbations. Le dispositif a été validé par des expérimentations poussées et un déploiement de trois jours en conditions réelles dans un entrepôt. Cette approche s'attaque directement à un angle mort classique de la robotique de flotte : la plupart des systèmes de planification multi-robots fonctionnent bien en simulation ou sur petits échantillons, mais s'effondrent dès que la densité de robots augmente ou que des retards de communication s'accumulent dans un entrepôt réel. En proposant un mécanisme réactif capable d'ajuster les priorités de passage à la volée plutôt que de recalculer un plan global, SCALE vise le compromis que cherchent les intégrateurs logistiques : maintenir un temps de cycle stable sans multiplier les arrêts et les blocages quand la flotte grossit ou se diversifie en types de robots (AMR, bras manipulateurs, etc.). Le sujet s'inscrit dans une littérature de recherche active sur la coordination multi-agents en environnement partagé, où les hypergraphes de précédence et les méthodes de résolution de conflits en ligne remplacent progressivement les approches de planification centralisée jugées trop rigides face aux flottes hétérogènes en croissance rapide dans l'e-commerce et l'industrie manufacturière. Le passage d'une validation en laboratoire à un déploiement réel de plusieurs jours en entrepôt reste l'étape la plus significative de ce travail, même si l'abstract ne détaille pas encore les métriques précises de réduction des temps d'attente obtenues sur site.

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Hirebotics lance un cobot résistant aux explosions sans programmation pour la peinture industrielle
23Robotics & Automation News 

Hirebotics lance un cobot résistant aux explosions sans programmation pour la peinture industrielle

Hirebotics, spécialiste américain des solutions de robots collaboratifs pour la fabrication métallique, a annoncé la disponibilité immédiate du Cobot Painter, présenté comme la première solution cobot antidéflagrante (explosion-proof) reposant sur une plateforme sans code. Le produit combine le logiciel Beacon, développé en interne par Hirebotics, avec le bras Fanuc CRX-10iA/L Paint, une variante du CRX-10iA certifiée pour les environnements pulvérulents et inflammables. La cible déclarée est la production haute variété, faibles volumes (high-mix, low-volume) dans les ateliers de peinture industrielle sur métal, un segment traditionnellement laissé entre la peinture manuelle et les lignes automatisées complexes. Aucun chiffre de payload ou de temps de cycle n'a été communiqué dans l'annonce. L'intérêt pour les intégrateurs et les décideurs industriels réside dans la combinaison de deux contraintes rarement résolues simultanément : la certification antidéflagrante, obligatoire dans les cabines de peinture selon les normes ATEX/NEC, et l'absence de programmation traditionnelle. Le no-code Beacon réduit le temps de mise en service et permet aux opérateurs sans expertise robotique de reprogrammer les trajectoires entre deux séries, ce qui est le noeud dur du high-mix. Si la promesse tient à l'usage réel, cela élargit l'accès aux cobots de peinture aux PME industrielles qui ne peuvent pas se permettre un intégrateur dédié. Hirebotics, basé au Tennessee, a construit son modèle commercial autour du robot-as-a-service (RaaS) pour la soudure cobot avant de s'étendre à la peinture. Sur ce segment, les alternatives incluent les solutions de Doosan Robotics, Universal Robots via des intégrateurs tiers, et des systèmes dédiés d'ABB et Graco, tous nécessitant généralement une expertise de programmation ou une intégration sur mesure. Hirebotics se positionne donc sur le prix d'entrée et la simplicité de déploiement plutôt que sur les performances brutes. L'annonce n'indique pas de pilotes clients nommés ni de volumes de déploiement prévus.

UELes ateliers de peinture industrielle en Europe pourraient évaluer cette solution dont la certification antidéflagrante est compatible avec la norme ATEX (EU), mais aucun distributeur ni déploiement européen n'est annoncé.

IndustrielActu
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MBody AI étend ses opérations de robotique de service à onze États américains et au Canada
24The Robot Report 

MBody AI étend ses opérations de robotique de service à onze États américains et au Canada

MBody AI Corp., startup fondée en 2024 et basée à Las Vegas, annonce l'extension de ses opérations de robotique de service à onze États américains ainsi qu'au Canada. La société commercialise une plateforme logicielle baptisée Orchestrator, conçue pour coordonner des flottes de robots hétérogènes en environnements réels : nettoyage de sols, hôtellerie, immobilier commercial, santé et datacenters. La plateforme se positionne comme une couche de commande agnostique au hardware, offrant supervision à distance, assignation de tâches, maintenance prédictive et analyse de télémétrie en temps réel. Parmi les déploiements concrets, MBody AI cite l'extension en mars 2026 d'un contrat de nettoyage autonome de sols chez un opérateur Fortune 500 du secteur gaming et hôtellerie, sur plusieurs propriétés aux États-Unis. Aucun nom de client ni chiffre de flotte déployée n'est communiqué. L'annonce intervient dans le cadre d'un projet de fusion avec Check-Cap Ltd., société israélienne cotée au Nasdaq spécialisée en diagnostics médicaux, dont les actionnaires ont approuvé la transaction. La revue initiale du dossier d'introduction par Nasdaq a été complétée en avril 2026, sous réserve des conditions habituelles de clôture. L'intérêt opérationnel du modèle MBody AI réside dans son approche "flywheel" : chaque déploiement génère des données de terrain qui alimentent l'amélioration continue de la plateforme et justifient l'expansion de la flotte auprès du même client. John Fowler, CEO, insiste sur ce point en citant explicitement un opérateur qui a étendu son contrat "sur la base de ce qu'il a mesuré dans ses propres propriétés, pas de nos projections". C'est une distinction importante dans un secteur où la majorité des annonces restent au stade pilote ou démo. Pour les décideurs B2B, ce modèle data-driven réduit le risque de l'intégration initiale et déplace la justification ROI vers des métriques mesurables en interne. Le marché nord-américain de la robotique de service est estimé à environ 16 milliards de dollars en 2026 par Mordor Intelligence, avec une projection à 29 milliards d'ici 2031 ; le seul marché canadien pourrait atteindre 1,5 milliard d'ici 2029 selon Statista. Ces chiffres sont ceux cités par MBody AI dans son communiqué et méritent d'être pris avec la prudence habituelle vis-à-vis des études de marché commanditées. MBody AI opère dans un espace très disputé par des plateformes d'orchestration déjà établies comme Brain Corp (spécialisée nettoyage, avec des dizaines de milliers d'unités déployées), Avidbots, ou encore les couches logicielles propriétaires de fabricants comme LG CLOi ou Keenon. La fusion avec Check-Cap vise à donner à MBody AI un accès aux marchés de capitaux via une cotation Nasdaq, une voie utilisée par d'autres startups robotiques pour financer leur montée en échelle sans tour de financement classique. La prochaine étape déclarée est la finalisation de la fusion, après quoi l'entité combinée ambitionne de se positionner comme fournisseur B2B d'orchestration IA pour des secteurs confrontés à des pénuries de main-d'oeuvre. Aucun concurrent européen ou français n'est impliqué dans cette transaction.

IndustrielOpinion
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Orbbec présente ses systèmes de vision alimentés par IA à Automate 2026
25Robotics Business Review 

Orbbec présente ses systèmes de vision alimentés par IA à Automate 2026

À l'occasion d'Automate 2026 à Chicago, Orbbec a présenté une nouvelle génération de systèmes de vision 3D intégrant de l'IA embarquée, conçus pour les environnements industriels exigeants. La société basée à Shenzhen a mis en avant deux produits phares : une caméra 3D DLP structurée affichant une précision de 0,07 mm (norme VDI/VDE) et une répétabilité en Z de 0,05 mm à 0,5 m, destinée à l'assemblage et à l'inspection ; ainsi que la Gemini 435Le, caméra stéréo industrielle démontrée sur un chariot élévateur automatisé pour la logistique dynamique. Point central du salon : le partenariat avec Robbyant (filiale d'Ant Group) pour le lancement du LingBot Enhanced Depth Filter, un module logiciel d'IA d'inférence embarquée compatible avec la série Gemini 330, optimisé pour les plateformes NVIDIA Jetson Orin via CUDA et TensorRT. L'enjeu industriel derrière cette annonce est concret : les capteurs de profondeur conventionnels échouent régulièrement sur les objets transparents, les surfaces réfléchissantes (métaux polis) et les textures répétitives (cartons uniformes, palettes blanches), trois des cas d'usage les plus courants en logistique, en assemblage électronique et en automatisation de laboratoire. Le LingBot Enhanced Depth Filter adresse directement ces angles morts en proposant un remplissage de trous de profondeur, une suppression de bruit et un affinement d'arêtes en temps réel à la périphérie du réseau, sans dépendance au cloud. L'intégration avec les modèles VLA (vision-language-action) propriétaires de Robbyant est présentée comme une amélioration mesurable des taux de succès en manipulation robotique, bien que les chiffres précis n'aient pas été communiqués lors du salon, ce qui invite à attendre des benchmarks indépendants avant de valider ces affirmations. Orbbec est actif depuis une dizaine d'années sur le marché des caméras 3D ToF et stéréo, avec une base installée principalement en Asie-Pacifique, mais cherche depuis deux ans à accélérer sa pénétration sur le marché nord-américain et européen, Automate 2026 servant de vitrine commerciale explicite. Sur ce segment, la concurrence directe inclut Intel RealSense (en déclin depuis la réduction des activités d'Intel), Basler, Photoneo (Europe centrale), Zivid (Norvège) et Mech-Mind (Chine). L'angle IA embarquée via Jetson Orin positionne Orbbec dans le même espace que Photoneo et Mech-Mind, qui proposent également des pipelines de vision 3D + inférence locale. La prochaine étape annoncée est l'extension du SDK Orbbec pour intégrer nativement le LingBot Filter, avec des pilotes industriels en cours de développement chez des intégrateurs en Asie. Aucune date de disponibilité commerciale en Europe n'a été précisée.

UEOrbbec tente d'accélérer sa pénétration du marché européen mais sans date de disponibilité commerciale annoncée, l'impact immédiat se limite à une pression concurrentielle accrue sur les acteurs européens de la vision 3D industrielle comme Photoneo (Slovaquie) dans le segment caméras 3D avec IA embarquée.

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Hirebotics propose un cobot no-code et antidéflagrant pour la peinture
26Robotics Business Review 

Hirebotics propose un cobot no-code et antidéflagrant pour la peinture

Hirebotics, fabricant de cobots pour la métallurgie basé à Nashville (Tennessee), a lancé le Cobot Painter, un système de peinture collaborative antidéflagrant construit autour du FANUC CRX-10iA/L Paint et de sa plateforme propriétaire sans code Beacon. La solution prend en charge la peinture liquide, le revêtement en poudre et le gel coat dans des environnements classés zones dangereuses. Le bras dispose d'une portée de 141,7 cm et peut opérer directement dans une cabine de peinture manuelle existante, sans nécessiter de cellule dédiée ni de refonte de l'infrastructure d'extraction ou de convoyage. La programmation repose sur un principe "click-and-teach" via tablette ou smartphone : un opérateur guide physiquement le robot une fois, et ce dernier reproduit à l'identique la vitesse, la distance et l'angle de pulvérisation à chaque cycle. Hirebotics promet un déploiement opérationnel en quelques jours, sans qu'aucun spécialiste en robotique ne soit nécessaire en interne. La version actuelle supporte uniquement la peinture en poste fixe ; le suivi de ligne (line tracking, où le robot accompagne les pièces en mouvement continu) est annoncé pour une version future, sans calendrier précis communiqué. L'enjeu pour les ateliers de fabrication à mix élevé et faibles volumes est concret : jusqu'ici, l'externalisation des opérations de finition était souvent la seule option viable face au coût et à la complexité des lignes automatisées traditionnelles, qui impliquent des investissements lourds en infrastructure et des compétences rares. En internalisant le revêtement avec un cobot déployable dans l'environnement existant, les fabricants reprennent la main sur les délais, la qualité et les marges. La certification antidéflagrante du CRX-10iA/L Paint est un point technique non trivial : elle ouvre l'automatisation à des environnements où des vapeurs inflammables sont présentes, ce que la majorité des cobots collaboratifs standard ne peuvent pas adresser. La réduction du gaspillage de peinture et de la surpulvérisation, mise en avant par Hirebotics, est crédible sur le principe de la répétabilité robotique, mais aucun chiffre de ROI ni de comparatif de consommation n'a été publié à ce stade. Hirebotics a été fondée en 2015 et s'est spécialisée dans les robots à effort et puissance limités pour la métallurgie, avec une approche systématiquement axée sur l'accessibilité sans programmation. Le Cobot Painter vient compléter une gamme déjà composée du Cobot Welder et du Cobot Cutter, tous deux sous plateforme Beacon. Le partenariat avec FANUC America pour la certification peinture du CRX s'inscrit dans la stratégie du constructeur japonais de positionner sa série CRX sur les segments collaboratifs de niche. Côté concurrence, des acteurs comme Universal Robots (UR) avec des intégrateurs tiers, ou Stäubli sur les applications peinture certifiées, occupent ce terrain ; la différenciation de Hirebotics repose sur l'absence totale de programmation plutôt que sur les performances brutes du bras. Aucun prix ni volume de déploiement prévu n'a été communiqué lors du lancement.

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Robust.AI choisit le capteur Aptiv PULSE pour son robot mobile Carter Gen 3
27Robotics Business Review 

Robust.AI choisit le capteur Aptiv PULSE pour son robot mobile Carter Gen 3

Robust.AI a annoncé cette semaine, lors du salon Automate à Chicago, l'intégration du capteur PULSE d'Aptiv PLC dans son robot mobile collaboratif de troisième génération, le Carter Gen 3. Le PULSE est un système de perception fusionnant une caméra grand-angle et un radar ultra-courte portée pour une couverture à 360 degrés, avec fusion précoce des données brutes par apprentissage automatique. Cette architecture permet la création de cartes de profondeur et de grilles d'occupation en temps réel, deux éléments clés pour la navigation et la sécurité fonctionnelle en milieu industriel. Concrètement, le Carter est un AMR (autonomous mobile robot) logiciel-défini, conçu pour automatiser le picking de préparation de commandes, le transport point-à-point et le tri mobile, sans investissement en infrastructure fixe. Robust.AI, basée à San Carlos (Californie), commercialise son robot sur un modèle RaaS (Robotics-as-a-Service) à déploiement rapide et scalabilité flexible. En parallèle, les deux entreprises visent une certification Performance Level d (PL(d)), le niveau de sécurité fonctionnelle le plus exigeant pour les applications industrielles critiques, qu'Aptiv s'engage à obtenir pour les cas d'usage concernés. L'intérêt de ce partenariat dépasse le seul choix de composant : il illustre un virage sectoriel vers des systèmes de perception redondants et certifiables pour les AMR déployés en environnements partagés. Les entrepôts, ateliers de fabrication et zones de stockage froid posent des défis spécifiques que les capteurs monovoie gèrent mal : poussière, reflets, variations d'humidité, obstacles mobiles. La fusion radar-caméra à bas niveau (early fusion sur données brutes) est plus robuste que la fusion tardive sur sorties traitées, et c'est précisément ce que PULSE apporte au vSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) déjà embarqué sur Carter. Pour les décideurs industriels, la cible PL(d) est un signal fort : elle conditionne l'accès à des déploiements autonomes sans superviseur humain permanent, et ouvre la voie à des certifications CE Machinery Regulation en Europe. C'est un prérequis que beaucoup d'AMR actuels ne peuvent pas encore revendiquer. Robust.AI a été fondée par Gary Bradski et Anthony Jules, tous deux issus de l'écosystème robotique de Stanford et SRI International. La société positionne Carter comme un robot collaboratif capable de cohabiter avec les opérateurs humains, contrairement aux systèmes AGV traditionnels à zones d'exclusion. Aptiv, groupe irlandais historiquement centré sur l'électronique automobile (ex-Delphi), pousse depuis 2023 ses technologies de perception vers les marchés industriels et robotiques. Côté concurrence, Carter affronte des acteurs comme Locus Robotics, 6 River Systems (Shopify), Boston Dynamics Spot dans certains cas, et en Europe, Exotec avec son système Skypod. La différenciation de Robust.AI repose sur la flexibilité logicielle et le modèle RaaS, mais la certification PL(d) annoncée sera le véritable test de maturité industrielle. Aucune date de disponibilité commerciale du Gen 3 ni volume de déploiement n'ont été communiqués.

UELa cible de certification PL(d) annoncée ouvre la voie à des homologations CE Machinery Regulation pour les AMR en Europe, ce qui pourrait accélérer l'adoption de robots mobiles autonomes sans superviseur permanent dans les entrepôts et usines européens.

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L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique
28Robotics Business Review 

L'ARM Institute étend RoboticsCareer.org vers l'IA physique

L'ARM Institute (Advanced Robotics for Manufacturing), organisation à but non lucratif basée à Pittsburgh, a annoncé une refonte substantielle de RoboticsCareer.org, son portail de carrières industrielles, désormais centré sur l'"IA physique" - terme désignant les systèmes d'IA embarqués dans des robots opérant dans des environnements industriels réels. Le site, qui a dépassé 100 000 utilisateurs en 2025, intègre quatre nouvelles fonctions : un référentiel de compétences (AI Competency Framework) co-construit avec son consortium membres (industrie, gouvernement, académie) ; des parcours de carrière standardisés ; des fiches de postes détaillant rémunérations et compétences requises ; et un répertoire de formations certifiées par l'industrie. Yaskawa America Inc., via son directeur des partenariats Clint Chapman, a contribué à définir ces standards. La plateforme vise à connecter candidats, employeurs et organismes de formation sur un point d'entrée unique, avec pour objectif affiché de réduire le déficit structurel de main-d'oeuvre qualifiée dans le secteur manufacturier américain. La pertinence de cette initiative tient à une tension bien documentée : les industriels américains accélèrent l'intégration de robots dotés d'IA pour compenser les pénuries de personnel, mais butent sur l'absence de travailleurs formés pour opérer, maintenir et intégrer ces systèmes. Selon le Forum économique mondial, le phénomène observable dans les usines est davantage une transformation des postes qu'une suppression nette - mais cette transition reste difficile à naviguer sans outillage RH adapté. Les métiers évoluent concrètement vers la maintenance de données, l'intégration de systèmes d'IA et le machine learning, compétences absentes des référentiels de formation traditionnels. Le positionnement d'"honest broker" de l'ARM Institute - arbitre neutre entre industriels, équipementiers et pouvoirs publics - confère à ce référentiel une légitimité que des initiatives portées par un seul fabricant n'auraient pas. Fondé en 2017 avec un financement du Département américain de la Défense dans le cadre du réseau Manufacturing USA, l'ARM Institute regroupe plusieurs centaines de membres dont Yaskawa, Fanuc et ABB. RoboticsCareer.org est son outil historique de workforce development, repositionné sur la vague "physical AI" - terme marketing qui recouvre ici des réalités concrètes : robots collaboratifs guidés par des modèles de vision (VLA), bras industriels pilotés par apprentissage par renforcement, AMR (Autonomous Mobile Robots) avec prise de décision locale. Sur le plan concurrentiel, la National Robotics Education Foundation ou les certifications NIMS (National Institute for Metalworking Skills) couvrent des périmètres adjacents, mais aucune n'agrège autant d'OEM partenaires ni de formations validées. Aucun calendrier précis n'a été communiqué pour les prochaines étapes - extension des offres listées, nouveaux partenariats de formation - ce qui place cette annonce davantage du côté du repositionnement stratégique que du déploiement opérationnel mesuré.

IndustrielOpinion
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NVIDIA Halos for Robotics : la sécurité des robots industriels entre dans une nouvelle ère
29Robot Magazine FR 

NVIDIA Halos for Robotics : la sécurité des robots industriels entre dans une nouvelle ère

The article text you pasted cuts off mid-sentence right at "Avec Halos for Robotics, NVIDIA", exactly where the actual product details (what Halos technically includes, certification partners, competitive landscape, availability timeline) would start. That's the material paragraphs 2 and 3 need most (impact concret + contexte/suites), and the brief is strict about not inventing chiffres/noms/dates. Can you paste the rest of the source article (or the URL/press release)? Once I have the missing part, what Halos actually consists of (software stack, Jetson/Isaac Sim integration if any, safety certification standards, named partners or pilot customers), I'll write the final 300-450 word, 3-paragraph version with no section headers, per the brief.

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Mantis Robotics lance un robot bimanuel sans clôture de protection
30Robotics Business Review 

Mantis Robotics lance un robot bimanuel sans clôture de protection

Mantis Robotics, basée à Pleasanton en Californie, a dévoilé le 23 juin 2026 le MR-X, un robot bimanuel conçu pour opérer sans cage ni barrière de sécurité physique dans des environnements industriels partagés avec des humains. Le système affiche un payload de 31,7 kg (70 lb) et une vitesse maximale de 10,6 m/s. Il repose sur la plateforme SafetyCore, un système de réflexes en temps réel breveté par l'entreprise, qui analyse en continu l'environnement et ajuste le comportement du robot dès qu'un opérateur entre dans sa trajectoire, sans arrêt de cycle. Le MR-X est conçu pour des installations fixes comme pour des déploiements en manipulateur mobile (mobile manipulator), et cible des tâches d'assemblage bimanuel, de transfert de matière et de tri de colis. Il embarque une interface de programmation sans code. Mantis présentait les MR-X et MR-1 au salon Automate 2026 (stand 1261, South Hall). Ce lancement illustre une tentative de positionnement entre deux segments qui peinent à se rejoindre : les cobots (lents, sûrs, peu puissants) et les robots industriels classiques (rapides mais nécessitant une intégration de sécurité lourde). Si les métriques annoncées sont confirmées en conditions réelles, un système combinant vitesse industrielle, double bras et opération sans barrière représenterait un avantage d'intégration significatif pour les lignes mixtes homme-robot. L'absence de fence élimine des coûts d'infrastructure et réduit la surface au sol allouée à la cellule robotique, deux points critiques pour les PME industrielles et les entrepôts logistiques. Cela dit, l'article repose sur des déclarations de l'entreprise : aucune donnée indépendante sur le temps de cycle en conditions de production, ni sur la robustesse du SafetyCore face à des scénarios non contrôlés n'est fournie. La mention d'Amazon comme référence de leur MR-1 reste vague, sans volume ni contexte de déploiement précisé. Mantis Robotics s'appuie sur son MR-1, certifié ISO 10218 et ISO 13849, qui aurait déjà démontré la viabilité de l'opération sans fence à vitesse industrielle. Le MR-X étend cette architecture à un format bimanuel, une tendance forte en 2025-2026 face à la montée des humanoides (Figure 03, Tesla Optimus Gen 3, 1X Neo) qui promettent la même polyvalence mais accusent encore un écart significatif entre démo et réalité opérationnelle. Dans le segment fenceless cobots, Mantis affronte des acteurs comme Universal Robots, FANUC CRX et Techman Robot, tandis que sur le bimanuel industriel, ABB YuMi et Rethink Robotics (désormais absent) ont montré les limites du segment. Aucun calendrier de disponibilité commerciale ni prix indicatif n'a été communiqué lors de l'annonce, ce qui place le MR-X davantage côté teaser produit que lancement commercial effectif.

UEPression concurrentielle indirecte sur ABB (YuMi) et Universal Robots, tous deux leaders européens du segment cobot/bimanuel, mais aucun déploiement ni partenariat européen annoncé.

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Communication multimodale des états et intentions du robot, lisible et intuitive, validée en ligne et sur le terrain
31arXiv cs.RO 

Communication multimodale des états et intentions du robot, lisible et intuitive, validée en ligne et sur le terrain

Des chercheurs ont publié le 24 juin 2026 une étude comparative systématique sur la lisibilité des stratégies de communication robot-vers-humain pour des robots mobiles non-humanoïdes en environnement industriel partagé. L'équipe a confronté deux approches : une stratégie expressive minimale basée uniquement sur des LEDs (unimodale), et une stratégie hautement expressive multimodale combinant regard robotique, gestes et voix. Cinq types de messages ont été testés, conformément aux standards industriels existants pour les robots industriels : signalisation d'intention de virage, demande d'attention, état d'erreur, robot bloqué, et fonctionnement normal. La validation s'est déroulée en deux phases parallèles, une étude en ligne à grande échelle et des expériences en présentiel, permettant de mesurer l'écart entre les deux contextes d'évaluation. Les résultats montrent des preuves solides que la communication multimodale expressive est perçue comme significativement plus lisible et intuitive que la signalisation par LEDs seule. Mais la contribution la plus importante de cette étude est ailleurs : elle quantifie un écart virtuel-réel notable dans la légibilité perçue. La lisibilité globale baisse de manière significative lors des évaluations en présentiel par rapport aux études en ligne, avec un effet particulièrement marqué pour les LEDs. La confiance des participants dans l'interprétation des messages diminue également en conditions réelles. Pour les intégrateurs industriels qui s'appuient sur des études de validation en ligne pour choisir leurs interfaces AMR, ce résultat est un signal d'alerte concret : les benchmarks virtuels surestiment la lisibilité des systèmes purement lumineux. Cette recherche s'inscrit dans un chantier plus large sur la sécurité cognitive dans les espaces de travail humain-robot partagés, un enjeu croissant avec le déploiement massif d'AMRs (autonomous mobile robots) en logistique et en manufacture. Les standards actuels pour les robots industriels prescrivent des typologies de messages, mais laissent largement ouverte la question des modalités d'expression. Les acteurs européens comme Exotec, dont les systèmes Skypod opèrent aux côtés d'humains dans des entrepôts à haute densité, ou Enchanted Tools avec son robot Miroki, sont directement concernés par ces conclusions. L'étape suivante naturelle serait une validation avec des populations d'utilisateurs plus diverses, opérateurs non-formés, seniors, personnes en situation de handicap, pour généraliser les recommandations au-delà des panels universitaires.

UEExotec (Skypod) et Enchanted Tools (Miroki) sont explicitement cités comme directement concernés : leurs robots mobiles opèrent en environnement industriel partagé en France, et cette étude remet en cause la validité des benchmarks en ligne sur lesquels s'appuient les intégrateurs pour choisir leurs interfaces AMR.

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Vention s'associe à FANUC et Universal Robots pour l'automatisation définie par logiciel
32Robotics Business Review 

Vention s'associe à FANUC et Universal Robots pour l'automatisation définie par logiciel

Lors du salon Automate 2026 à Chicago, Vention Inc. a annoncé l'extension de son partenariat avec FANUC America et l'optimisation de sa plateforme de jumeau numérique pour les déploiements Universal Robots. La société montréalaise, fondée en 2016, a déployé plus de 25 000 machines dans plus de 4 000 usines à travers le monde et a levé 110 millions de dollars en janvier 2026. Sa plateforme MachineMotion AI et son écosystème MachineLogic élargissent désormais leur compatibilité à plusieurs familles de robots FANUC : les cobots CRX, les robots industriels LR Mate, les séries LR-10iA, M-710iD et M-20iD. Le principe technique central repose sur une planification de trajectoire sans collision générée automatiquement : l'opérateur définit uniquement un point de départ et un point d'arrivée, et le système calcule lui-même le chemin optimal après avoir scanné l'espace de travail en 3D. Cette reconstruction 3D s'appuie sur Foundation Stereo, un modèle open-source de NVIDIA Isaac basé sur l'estimation de profondeur stéréoscopique zero-shot, qui alimente la construction du jumeau numérique en temps réel. Ce positionnement répond à un problème structurel de l'automatisation industrielle : la complexité et la durée du commissionnement. En supprimant la programmation manuelle point par point et en proposant une simulation réaliste avant déploiement physique, Vention réduit le risque d'intégration et accélère la montée en cadence de production. Pour les intégrateurs et les responsables industriels, l'enjeu est concret : déployer une cellule robotique en quelques jours plutôt qu'en plusieurs semaines, sans expertise en code robot propriétaire. L'approche "goal-driven", piloter par objectif plutôt que par trajectoire préprogrammée, facilite aussi les environnements multi-SKU et les changements fréquents de layout, un cas d'usage réel dans les manufactures à forte variabilité. Il reste toutefois à noter que les annonces présentées au salon sont principalement des démonstrations de capacités et d'intégrations partenaires ; les métriques de temps de déploiement avancées par Vention ne sont pas encore accompagnées de données tierces publiées. Vention s'inscrit dans un segment émergent d'éditeurs de plateformes d'automatisation "full-stack" qui cherchent à simplifier l'accès aux robots industriels traditionnels, face à des acteurs comme Covariant, Symbio Robotics ou, dans le segment cobot, Hirebotics avec ses offres clé-en-main sur Universal Robots. Le choix de NVIDIA Isaac Foundation Stereo comme couche de perception indique une convergence accélérée entre les stacks robotiques industriels et les pipelines d'IA générative. Avec 4 000 usines clientes et une levée de fonds récente de 110 millions de dollars, Vention dispose d'une base d'expansion significative pour déployer ces nouvelles capacités à l'échelle. Les prochaines étapes probables incluent l'extension à d'autres familles de robots et le déploiement commercial des fonctionnalités annoncées à Automate, dont les timelines précises n'ont pas été communiquées.

UEL'extension de la plateforme Vention aux cobots Universal Robots (entreprise danoise) peut bénéficier aux intégrateurs et usines européennes cherchant à réduire la complexité de commissionnement sans expertise en programmation robot propriétaire.

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Boucle d'apprentissage tactile : comment les données du toucher humain apprennent aux robots à manipuler des œufs
33Interesting Engineering 

Boucle d'apprentissage tactile : comment les données du toucher humain apprennent aux robots à manipuler des œufs

ABB Robotics et PSYONIC, fabricant américain de la prothèse bionique Ability Hand, ont annoncé un partenariat centré sur l'exploitation de données haptiques issues d'utilisateurs humains réels pour entraîner des systèmes robotiques industriels. L'Ability Hand, portée au quotidien par plusieurs centaines de personnes amputées, embarque des capteurs de pression distribués sur chaque doigt ainsi qu'un système de retour vibratoire. Lors d'activités ordinaires comme la vaisselle, le tri de vêtements ou la manipulation d'objets fragiles, ces utilisateurs génèrent en continu des profils de contact, de variation de pression et d'ajustement de préhension. ABB a monté une Ability Hand directement sur son bras collaboratif GoFa pour des cycles de test et d'itération en conditions industrielles. Marc Segura, président d'ABB Robotics, a décrit l'acquisition de la dextérité humaine et la compréhension intrinsèque de la diversité des produits comme "l'un des défis les plus difficiles de la robotique industrielle". Le caractère stratégique de cette initiative tient à la nature du problème qu'elle attaque : le transfert de compétences de manipulation fine vers des plateformes industrielles. Les méthodes classiques d'apprentissage par imitation, qu'il s'agisse de gants de capture, de réalité virtuelle ou de vidéos, enregistrent les positions finales des doigts mais ratent l'information critique : les profils de force en temps réel et la sensation de texture. C'est précisément cette couche sensorielle qui différencie une préhension réussie d'un oeuf (ni trop forte pour casser la coquille, ni trop légère pour le laisser glisser) d'une prise défaillante. Le fait que le hardware soit identique côté prothèse et côté robot GoFa supprime le problème classique de sim-to-real gap lors du transfert des politiques de contrôle : les données humaines s'appliquent directement à la géométrie mécanique du robot, sans recalibration. Pour les intégrateurs industriels, cela ouvre la possibilité de traiter des produits à géométrie variable ou à surface délicate, fruits, pièces organiques, conditionnement souple, sans recourir à des outillages dédiés ou à des convoyeurs d'orientation préalable. ABB, groupe suisse pesant environ 30 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel, inscrit ce partenariat dans une tendance sectorielle vers des robots capables de percevoir et d'agir sans trajectoires préprogrammées rigides. PSYONIC, startup spécialisée dans les prothèses bioniques accessibles, valorise ici sa base d'utilisateurs comme corpus d'entraînement, un actif rare dans le domaine haptique. Sur le plan concurrentiel, cette approche par données haptiques humaines se distingue des stratégies adverses : Sanctuary AI mise sur la téléopération et les foundation models, Physical Intelligence (Pi-0) sur l'apprentissage par démonstration à grande échelle, Figure et Apptronik sur la capture vidéo synthétique. Aucun calendrier de déploiement industriel n'a été communiqué à ce stade ; l'initiative reste à l'étape de validation technologique, avec le GoFa comme plateforme de test principale.

UEABB étant un leader européen (suisse) de la robotique industrielle, cette approche haptique pourrait ouvrir des capacités de manipulation flexible dans les chaînes de production européennes, notamment pour les secteurs agro-alimentaire et pharmaceutique.

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FORT et NVIDIA lancent un plan de sécurité basé sur l'IA pour la surveillance externe
34The Robot Report 

FORT et NVIDIA lancent un plan de sécurité basé sur l'IA pour la surveillance externe

FORT Robotics a annoncé le 23 juin son intégration dans l'écosystème NVIDIA Halos for Robotics, en présentant conjointement une solution baptisée "Outside-In Safety" à la conférence Automate de Chicago. Démontrée cette semaine lors d'une session commune dans le Humanoid Robotics Pavilion, cette architecture combine le NVIDIA Outside-In Safety Blueprint avec le FORT Trust Layer pour étendre la perception des robots au-delà de leurs capteurs embarqués. Concrètement, le système connecte des capteurs d'infrastructure externes -- caméras montées en hauteur dans les entrepôts, par exemple -- via le NVIDIA Holoscan Sensor Bridge à un module de calcul IA NVIDIA IGX Thor, pour délivrer une sécurité fonctionnelle certifiable en temps réel. L'objectif déclaré est de moduler dynamiquement la vitesse et le comportement des robots autonomes selon la présence de travailleurs humains, sans imposer les ralentissements systématiques des architectures traditionnelles. L'approche "Outside-In" cible un point de friction bien réel dans les déploiements industriels actuels : les systèmes de sécurité classiques, dits "inside-out", s'appuient uniquement sur les capteurs embarqués du robot (lidar, caméras frontales), ce qui oblige les intégrateurs à programmer des zones de ralentissement conservatrices couvrant l'ensemble d'un espace de travail, même vide. En ajoutant une couche de perception infrastructurelle, FORT et NVIDIA promettent de récupérer ce débit sacrifié tout en maintenant la conformité aux normes de sécurité fonctionnelle. Pour un responsable d'intégration ou un COO logistique, l'argument commercial est direct : les caméras de surveillance déjà installées peuvent être réutilisées comme capteurs de sécurité, réduisant ainsi le coût d'entrée. Il faut toutefois noter que l'annonce reste au stade de la démonstration -- aucun chiffre de déploiement réel, ni donnée de temps de cycle validée en conditions industrielles, n'a été communiqué à ce stade. FORT Robotics, spécialisé dans les couches hardware/software de sécurité pour systèmes autonomes (agricole, logistique, industriel), est membre du NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab, un laboratoire accrédité ANAB (American National Accreditation Board) dédié à la vérification de la sécurité fonctionnelle, de la cybersécurité et de la conformité IA pour robots et véhicules autonomes. NVIDIA Halos constitue le cadre par lequel NVIDIA cherche à s'imposer comme infrastructure de sécurité de référence pour l'industrie robotique, en se positionnant face aux stacks propriétaires de Boston Dynamics, ABB Robotics ou Rockwell Automation sur la question de la certification fonctionnelle. En Europe, des acteurs comme Wandercraft ou Enchanted Tools travaillent sur des problématiques similaires de coexistence humain-robot, sans annonce comparable sur ce volet certification à ce stade. Les prochaines étapes pour FORT incluent des pilotes en entrepôts et sur des lignes de fabrication, sans calendrier précis communiqué.

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Comment Intrinsic élimine la programmation manuelle des robots
35Robotics Business Review 

Comment Intrinsic élimine la programmation manuelle des robots

Intrinsic, filiale d'Alphabet spécialisée en robotique industrielle, a présenté à l'Automate 2026 une cellule robotique modulaire baptisée "Intrinsic Intelligence Cell", reposant sur son système d'exploitation maison IntrinsicOS. La démonstration met en scène un bras FANUC réalisant de l'assemblage électronique sans aucune programmation robot traditionnelle : l'opérateur configure les tâches par glisser-déposer, tandis que la plateforme gère automatiquement la perception, la planification de mouvement et les opérations de préhension et d'insertion de pièces. Intrinsic collabore avec deux intégrateurs CNC, Trinity Automation et MartinSystems, pour embarquer ces capacités dans leurs offres de prochaine génération. La présentation intervient quelques mois avant le lancement d'un pilote industriel d'envergure avec Foxconn, dont la date exacte n'a pas été précisée au-delà de "fin 2025". Par ailleurs, dans le cadre de son "AI for Industry Challenge" co-organisé avec Open Robotics, la société a réuni plus de 5 000 inscrits répartis en 1 600 équipes issues de 115 pays, avec une enveloppe de prix de 180 000 dollars. Le défi cible l'un des problèmes les plus résistants de l'assemblage électronique : la manipulation dextre de câbles et de connecteurs. Huit équipes ont jusqu'ici atteint des scores quasi-parfaits lors de la phase de simulation (Gazebo, MuJoCo de Google DeepMind, NVIDIA Isaac Sim). L'approche d'Intrinsic s'attaque à un verrou structurel du marché : la programmation robot reste aujourd'hui un frein majeur à l'adoption dans les ateliers à production variable ("high mix, low volume"), où reprogrammer un bras pour chaque référence représente un coût prohibitif. En proposant une reconfiguration instantanée des outils et des process via des "skills" basés sur l'IA, la plateforme ouvre potentiellement l'automatisation aux sous-traitants de taille moyenne et aux ateliers d'usinage qui ne disposent pas d'équipes de roboticiens. La composition du challenge est également révélatrice : seulement 14 % des participants viennent du secteur robotique, tandis que 93 % sont développeurs Python et 47 % travaillent en IA/ML. Cela signale un afflux de compétences logicielles vers la robotique industrielle, et valide l'hypothèse selon laquelle les prochaines avancées en manipulation viendront davantage du software que du hardware. Intrinsic a été fondée en 2021 à partir de ressources internes d'Alphabet, absorbant notamment des équipes issues de X Development. La société a mis plusieurs années à structurer sa pile logicielle autour de ROS 2 avant de la commercialiser. Sur ce segment des cellules robotiques modulaires pilotées par IA, elle se positionne face à des acteurs comme Covariant (rachetée par Amazon), Machina Labs ou Viam, ainsi que face aux offres propriétaires des grands intégrateurs (KUKA, ABB, FANUC lui-même). Le pilote Foxconn constituera le premier test à l'échelle réelle d'IntrinsicOS dans un environnement de production de masse, et ses résultats conditionneront probablement la crédibilité commerciale de la plateforme au-delà des démonstrations salon.

UELa démocratisation de la configuration robot par glisser-déposer pourrait réduire le coût d'entrée à l'automatisation pour les PME industrielles européennes en production variable, mais aucun partenariat ni déploiement européen n'est annoncé à ce stade.

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Eclipse Automation lance sa plateforme de simulation RealitySync
36Robotics Business Review 

Eclipse Automation lance sa plateforme de simulation RealitySync

Eclipse Automation a présenté Eclipse RealitySync lors du salon Automate 2026 à Chicago, début juin 2026. Il s'agit d'une plateforme de collaboration immersive destinée aux industriels qui souhaitent évaluer, simuler et valider des projets d'automatisation avant leur déploiement physique. Le système repose sur la technologie Apple Vision Pro et permet aux équipes d'ingénierie, d'exploitation, de finance et de direction de naviguer virtuellement dans une usine future : parcourir des lignes de production, explorer des flux de travail en contexte, et collaborer à distance dans un environnement partagé interactif. Aucun tarif ni délai de livraison n'a été communiqué ; il s'agit pour l'instant d'un lancement commercial annoncé en salon, avec démonstrations en direct au stand 24011. La proposition de valeur d'Eclipse RealitySync répond à un problème concret dans la phase amont des projets d'automatisation : aujourd'hui, les décisions d'investissement se prennent encore majoritairement sur la base de plans 2D et de maquettes statiques, qui ne permettent pas d'anticiper les frictions opérationnelles ni d'aligner rapidement les parties prenantes. En intégrant les données projet, les équipes pluridisciplinaires et la représentation physique du système dans un seul environnement immersif, la plateforme vise à réduire le risque en phase de conception, à accélérer la validation et à diminuer les coûts de modification tardive, souvent les plus élevés dans un projet industriel. Pour les intégrateurs et les décideurs B2B, c'est l'argument du "shift left" appliqué à l'automatisation : détecter les problèmes le plus tôt possible dans le cycle projet. Il faut néanmoins noter que l'article repose entièrement sur des déclarations d'Eclipse et ne cite aucun cas client ni donnée chiffrée sur les gains mesurés, ce qui reste à vérifier dans la pratique. Eclipse Automation est un intégrateur mondial fondé il y a plus de 25 ans, présent aux États-Unis, au Canada, en Hongrie et en Allemagne, et actif dans des secteurs exigeants : sciences de la vie, véhicules électriques, batteries, aérospatial et défense, électronique grand public. Sur le marché de la simulation et du jumeau numérique industriel, Eclipse RealitySync se positionne dans un espace déjà occupé par des plateformes comme NVIDIA Omniverse, Siemens NX/Teamcenter ou encore Dassault Systèmes 3DEXPERIENCE, mais avec une approche orientée intégration clé-en-main et accompagnement expert plutôt que plateforme ouverte. L'ajout de l'Apple Vision Pro comme interface principale est un choix différenciant, bien que ce dispositif reste limité dans son adoption industrielle à grande échelle. Les prochaines étapes crédibles seraient l'annonce de clients pilotes et la publication de métriques de réduction de risque projet issues de déploiements réels.

UEEclipse Automation étant implanté en Hongrie et en Allemagne, la plateforme RealitySync pourrait être commercialisée auprès d'industriels européens, mais aucun déploiement ni partenariat EU n'est annoncé à ce stade.

IndustrielActu
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Vidéo : un chien robot effectue 33 000 inspections dans une cimenterie vieille de 150 ans
37Interesting Engineering 

Vidéo : un chien robot effectue 33 000 inspections dans une cimenterie vieille de 150 ans

Depuis début 2025, le robot quadrupède ANYmal d'ANYbotics est déployé en exploitation nocturne autonome à l'usine de ciment Vigier Ciment en Suisse, un site vieux de 150 ans abritant plus de 1 000 machines réparties sur six niveaux et trois unités de broyage. En seize mois d'exploitation, l'ANYmal a réalisé plus de 33 000 inspections couvrant 450 points de contrôle prédéfinis, sans intervention humaine. Pesant 50 kilogrammes, le robot embarque une caméra haute résolution pour la détection visuelle d'anomalies structurelles, une caméra thermique pour le suivi des températures sur roulements, moteurs et engrenages, un capteur de gaz mesurant les taux d'ammoniac, et un imageur acoustique capable de localiser des fuites d'air comprimé jusqu'à 50 mètres de distance. Ces capteurs ont permis quatre découvertes documentées : une fissure dans la fondation d'un concasseur détectée avant qu'elle ne provoque un arrêt estimé à 630 000 dollars de production perdue ; une montée en température d'un roulement vers 140 °C interceptée grâce à une réparation planifiée de huit heures ; des niveaux d'exposition à l'ammoniac identifiés dans des zones de déchargement jusque-là non mesurées ; et des fuites d'air dans des systèmes de filtration à cinquante mètres du sol localisées par imagerie acoustique. Ce déploiement constitue l'un des rares cas industriels documentés où un robot mobile autonome dépasse les 30 000 cycles opérationnels sans panne mécanique sur un site de production actif. Pour les responsables maintenance et les décideurs B2B, c'est moins la technologie embarquée qui retient l'attention que le modèle économique : ANYbotics affirme que l'ANYmal a récupéré plus que le coût total du programme sur la période, sans chiffrer précisément ce ratio. La capacité à détecter en amont des défaillances sur équipements rotatifs (roulements surchauffés, fondations fissurées) transforme l'inspection robotisée d'un outil de conformité HSE en levier direct de continuité de production. L'argument tient particulièrement pour les environnements à fort risque HSE et forte contrainte de disponibilité : chimie, ciment, pétrochimie, fonderies. L'ANYmal opère également les nuits et week-ends, intervalles que les rondes manuelles couvrent rarement, ce qui augmente structurellement la fréquence de détection des dérives thermiques ou mécaniques. ANYbotics est un spin-off de l'ETH Zurich fondé en 2016 ; le robot ANYmal y est développé depuis les premiers travaux du Robotic Systems Lab, publiés dès 2014. Les données collectées lors des patrouilles sont agrégées dans la plateforme logicielle Data Navigator d'ANYbotics. Sur ce segment de l'inspection robotique industrielle quadrupède, le principal concurrent est Boston Dynamics avec Spot, déployé chez des groupes pétroliers et chimiques comme BP, Aker BP ou BASF ; Ghost Robotics (États-Unis) et Unitree (Chine) sont également présents, mais avec peu de références industrielles lourdes en Europe. En France, aucun acteur comparable n'opère sur ce créneau spécifique, même si Exotec (AMR logistique) et Enchanted Tools (manipulation collaborative) adressent des niches adjacentes. Aucun calendrier d'extension du déploiement Vigier à d'autres sites n'a été officiellement annoncé.

UECe retour d'expérience suisse, avec métriques documentées sur 16 mois, constitue une référence exploitable pour les opérateurs industriels européens (ciment, chimie, pétrochimie) qui évaluent le ROI de l'inspection quadrupède autonome face à Boston Dynamics Spot.

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Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile
38Robotics Business Review 

Le robot Proxie Gen 2 de Cobot intègre l'automatisation des tâches et la manipulation mobile

Collaborative Robotics (Cobot), basée à Santa Clara en Californie, a dévoilé la deuxième génération de son robot mobile Proxie lors de l'Automate 2026. Ce Proxie Gen 2 embarque une capacité de traction de carts jusqu'à 680 kg, un système de levage vertical pouvant soulever 100 kg, des batteries auto-interchangeables, et une option de manipulation bimanuell, deux bras articulés montés sur la colonne vertébrale du robot. La plateforme compte 40 % de pièces en moins que la génération précédente, avec un gabarit réduit pour naviguer dans des couloirs étroits et des ascenseurs. Cobot annonce également une fonctionnalité d'"autotasking" : le robot identifie et génère ses propres tâches sans intégration avec un WMS ni intervention humaine. Chez le client Maersk, 95 % des déplacements de carts auraient été initiés de façon autonome sur la période mesurée, le robot lisant des inscriptions sur des tableaux blancs fixés aux chariots grâce à un modèle multimodal embarqué. Ces chiffres sont présentés par Cobot sans audit tiers, ce qui mérite d'être noté. L'enjeu principal est la réduction de la barrière à l'intégration, longtemps le goulot d'étranglement des déploiements de robots mobiles manipulateurs (MMR) en environnements non structurés. Si l'autotasking tient ses promesses à l'échelle, il invaliderait le modèle dominant, des mois de développement logiciel pour connecter le robot aux systèmes ERP, WMS et MES existants. Pour un COO industriel ou un responsable logistique hospitalier, cela signifie potentiellement un déploiement en semaines plutôt qu'en trimestres. La capacité de Proxie à lire des informations non structurées (tableaux blancs, étiquettes ad hoc) représente une forme de robustesse opérationnelle réelle, à condition que les taux de reconnaissance soient validés dans des conditions dégradées, ce que la démo ne précise pas. La manipulation bimanuell ouvre par ailleurs l'accès à des tâches jusqu'ici réservées aux manipulateurs fixes, comme le déchargement de cartons ou l'alimentation de lignes. Cobot a été fondée par Brad Porter, ancien VP Engineering robotics chez Amazon Robotics, et a levé des fonds auprès d'investisseurs industriels. La société a délibérément maintenu un profil bas depuis 2022, accumulant 13 000 heures d'exploitation sur 28 robots dans des environnements réels, hôpitaux dont la Mayo Clinic, logistique et industrie, avant de communiquer publiquement. Ses concurrents directs incluent Boston Dynamics avec Spot et Stretch, Vecna Robotics, et des acteurs comme Apptronik ou 1X qui misent sur l'humanoïde. En Europe, des entreprises comme Enchanted Tools (Miroki) ou Pollen Robotics (Reachy) ciblent des segments adjacents mais restent en phase pré-déploiement à grande échelle. Cobot ne publie pas de tarif public ; les prochaines étapes annoncées portent sur l'extension des déploiements en santé et en logistique, avec la certification de sécurité comme prochaine étape technique critique pour le Gen 2.

UESi Cobot étend ses déploiements en Europe, cela accentue la pression concurrentielle sur Enchanted Tools et Pollen Robotics, encore en phase pré-commerciale, tout en offrant aux industriels et hôpitaux européens une option de manipulation mobile sans intégration WMS.

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Ryan Gariepy, cofondateur de Clearpath Robotics : la plupart des industries canadiennes sont sous-automatisées
39Robotics & Automation News 

Ryan Gariepy, cofondateur de Clearpath Robotics : la plupart des industries canadiennes sont sous-automatisées

Ryan Gariepy, cofondateur de Clearpath Robotics, a accordé une interview dans laquelle il affirme que la majorité des secteurs industriels canadiens sont sous-automatisés, malgré un écosystème de recherche en robotique reconnu mondialement. Le Canada abrite des universités de premier plan (Waterloo, Toronto, McGill), des startups pionnières et des technologies appliquées à la fabrication, la logistique, l'agriculture, l'exploitation minière et la défense. Clearpath, fondée en 2009 à Kitchener (Ontario), s'est imposée comme l'un des principaux fournisseurs de robots mobiles autonomes (AMR) pour la recherche et l'industrie avant d'être absorbée par Rockwell Automation via sa division OTTO Motors. Le constat de Gariepy pointe un paradoxe structurel : la capacité de recherche ne se convertit pas automatiquement en déploiement industriel à l'échelle. Pour les décideurs B2B et les intégrateurs, cela signifie que le marché canadien reste un terrain sous-exploité, avec des opportunités réelles dans des verticales comme l'agroalimentaire, les ressources naturelles ou la logistique d'entrepôt, où l'adoption robotique reste inférieure à la moyenne des pays du G7. Ce gap n'est pas technologique mais organisationnel et financier, selon cette lecture. Clearpath a traversé plusieurs pivots stratégiques : d'abord orientée recherche académique avec ses plateformes Husky et Jackal, elle a pivoté vers l'industriel via OTTO Motors, spécialisé dans les AMR d'entrepôt, avant l'acquisition par Rockwell en 2023 pour un montant non divulgué. Dans ce paysage, les concurrents directs incluent MiR (acquis par Teradyne), Locus Robotics et 6 River Systems côté AMR, ainsi que Boston Dynamics pour les robots mobiles avancés. La question ouverte reste de savoir si le Canada dispose de la politique industrielle nécessaire pour accélérer cette transition.

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Lingyi, fournisseur d'Apple, vise une IPO de 1,1 milliard de dollars à Hong Kong pour financer l'IA et la robotique
40SCMP Tech 

Lingyi, fournisseur d'Apple, vise une IPO de 1,1 milliard de dollars à Hong Kong pour financer l'IA et la robotique

Lingyi iTech, fabricant de composants électroniques coté à Shenzhen et sous-traitant historique d'Apple, vise une introduction en bourse à Hong Kong pour lever jusqu'à 8,3 milliards HKD (environ 1,1 milliard USD). La société propose 811,8 millions d'actions à un prix maximum de 10,18 HKD par titre, avec une première cotation attendue vendredi sur le Hong Kong Stock Exchange. Les fonds levés sont destinés à financer une expansion stratégique dans le matériel pour l'intelligence artificielle et la robotique humanoïde, selon les documents officiels déposés auprès du régulateur. Ce mouvement illustre une tendance de fond dans la chaîne d'approvisionnement électronique asiatique : des équipementiers cherchent à diversifier leurs revenus au-delà du cycle smartphone, perçu comme mature et sous pression tarifaire. Pour Lingyi, coter à Hong Kong offre une visibilité internationale et un accès aux capitaux pour investir en R&D robotique, secteur où les barrières restent élevées (actionneurs, intégration mécatronique, logiciels de contrôle). Il convient cependant de souligner que la démarche demeure, à ce stade, une déclaration d'intention stratégique : aucun produit robotique ni partenariat industriel concret n'est détaillé dans les documents d'introduction disponibles. Lingyi s'inscrit dans une course plus large entre sous-traitants chinois vers la robotique humanoïde, où des acteurs comme Foxconn, BYD Electronic et Luxshare ont également affiché des ambitions similaires. La concurrence avec les intégrateurs de plateformes complètes (Figure, Agility Robotics, Unitree, UBTECH) reste asymétrique : la maîtrise des composants n'équivaut pas à l'intégration système. Les prochaines étapes déterminantes seront les annonces de partenariats OEM et l'affectation précise des fonds levés lors des publications trimestrielles post-cotation.

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À Automate 2026, Güdel présente le meulage robotisé avec axes vertical et horizontal, au-delà des robots fixes
41Robotics Business Review 

À Automate 2026, Güdel présente le meulage robotisé avec axes vertical et horizontal, au-delà des robots fixes

Güdel AG, filiale américaine du groupe suisse éponyme basé à Langenthal, présentera à Automate 2026 (McCormick Place, Chicago, stand 1806) un système de meulage industriel intégrant deux degrés de liberté supplémentaires par rapport aux cellules robotiques fixes traditionnelles. La démonstration associe un robot FANUC R-1000 monté sur un système TrackMotion Vertical (TMV), lui-même intégré dans un rail au sol TrackMotion Floor (TMF), permettant à un seul bras de couvrir de grandes surfaces sans repositionnement de la pièce. L'application a été développée par l'intégrateur Titan Robotics pour un fabricant majeur d'équipements tout-terrain, confronté aux contraintes du meulage de grandes pièces soudées. L'intérêt industriel de cette configuration tient à trois leviers concrets. D'abord, la réduction du capex : une seule unité robotique desservant un enveloppe de travail étendue remplace plusieurs robots fixes, ce qui simplifie la conception de cellule, la sécurité et les architectures de contrôle. Ensuite, la stabilité de procédé : en maintenant le robot dans une posture articulaire favorable tout au long de cycles de meulage longs et à forte pression de contact, le système limite l'usure des joints et améliore la répétabilité. Enfin, la résistance aux environnements abrasifs : les modules de translation sont conçus pour éloigner les composants critiques des zones de projections de débris, point faible structurel des installations de finition de surface. Sur le plan commercial, l'argument avancé par Güdel est que les évolutions de pièces pourront être gérées par reprogrammation logicielle plutôt que par refonte mécanique de la cellule. Ces affirmations restent à confirmer en production réelle : la démonstration d'Automate est une démo salon, pas un déploiement validé à grande échelle. Güdel Group fournit depuis plusieurs décennies des modules de déplacement linéaire, des unités track motion pour robots industriels et des portiques à l'automobile, l'aérospatiale, la logistique et l'industrie lourde. Sa filiale américaine, établie sur 4 180 m² à Ann Arbor (Michigan), est l'interlocuteur nord-américain pour l'ingénierie et le support client. Dans le segment du meulage automatisé sur grandes pièces, Güdel se positionne face à des intégrateurs spécialisés comme Accentus, Path Robotics ou des configurations multi-robots FANUC/KUKA en cellules fixes. L'association avec FANUC America (dont Lou Finazzo, VP ventes, co-signe la communication) est révélatrice d'un accord de go-to-market conjoint plutôt qu'une simple collaboration technique ponctuelle. Aucune donnée de prix, de temps de cycle chiffré, ni de volume de déploiement client n'a été communiquée à ce stade, ce qui place l'annonce du côté du teaser commercial plutôt que du produit en production avérée. Les suites annoncées restent floues : pas de pilote client nommé, pas de timeline de commercialisation formalisée au-delà de la vitrine d'Automate 2026.

UEGüdel Group étant un acteur suisse historique des modules de déplacement linéaire pour l'industrie lourde, la solution TrackMotion pourrait à terme être proposée aux industriels européens, mais aucun déploiement ni pilote en Europe n'est annoncé à ce stade.

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Les robots grimpeurs ZeeBot de Cainiao transforment l'automatisation d'entrepôt à l'échelle mondiale
42Pandaily 

Les robots grimpeurs ZeeBot de Cainiao transforment l'automatisation d'entrepôt à l'échelle mondiale

Le 17 juin, Cainiao, la branche logistique d'Alibaba, a inauguré un centre européen de fulfillment aux Pays-Bas, déployant plus de 100 robots grimpeurs ZeeBot de sa propre conception dans un entrepôt de 26 000 m² situé près du port de Rotterdam. L'installation, exploitée sous bail de dix ans, couvre la distribution B2B et le fulfillment B2C à l'échelle européenne. Le ZeeBot se distingue des solutions ASRS traditionnelles (qui nécessitent des véhicules dédiés par niveau de rayonnage) et des AGV classiques (limités à 4 mètres de hauteur) en intégrant dans un seul châssis le transport au sol, l'escalade verticale et la récupération de bacs. La machine atteint jusqu'à 14 mètres de hauteur de stockage (20 mètres en limite de conception) et affiche un espacement de bacs de 80 mm sur rail ou 25 mm en configuration sans rail, soit une densité de stockage annoncée 15 % supérieure à celle des concurrents internationaux. Chaque unité est proposée à moins de 100 000 RMB (environ 13 000 euros). Cainiao revendique un taux de réussite d'entrée sur rail de 100 % et une productivité doublée par rapport à un entrepôt manuel. Ces métriques méritent d'être nuancées. Le taux de 100 % a été mesuré avec 60 à 70 robots en phase de montée en charge ; les tests à 134 unités lors du pic du festival e-commerce "618" n'ont pas encore produit de données publiques à pleine charge. Les gains de productivité cités sont des valeurs de conception laboratoire, pas des mesures opérationnelles consolidées. L'enjeu industriel reste néanmoins significatif : fusionner grimpe verticale, transport horizontal et préhension de bacs dans un seul engin réduit les coûts d'infrastructure et améliore l'utilisation volumétrique par rapport aux ASRS ou AMR à niveaux séparés. Pour un COO en phase de conception d'entrepôt à haute densité, le retour sur investissement annoncé de 18 à 24 mois sur le marché chinois constitue un benchmark utile, même si les projets européens affichent un payback de 5 à 10 ans, reflet des coûts de service locaux plus élevés. Filiale logistique d'Alibaba fondée en 2010, Cainiao déploie le ZeeBot selon une stratégie "incubation interne, expansion externe" : trois projets sont en cours en Chine, et des déploiements sont annoncés en Espagne, Hong Kong, aux États-Unis, au Canada, au Moyen-Orient et au Japon. Sur le marché des robots d'entrepôt grimpeurs, Cainiao affronte notamment Exotec (Lille, France), dont le système Skypod atteint 12 mètres et est déjà déployé chez des enseignes comme Decathlon et Uniqlo à travers l'Europe, ainsi que Geek+ (Chine) et AutoStore (Norvège). La comparaison sur la densité de stockage et le coût unitaire sera déterminante pour les intégrateurs européens. Les limites actuelles du ZeeBot sont reconnues par Cainiao lui-même : le système ne traite que des articles légers et standardisés, les colis irréguliers restant à la charge d'opérateurs humains. L'automatisation complète, incluant le picking autonome et la récupération d'erreurs sur SKU variés, nécessitera selon l'entreprise encore deux à trois ans de développement.

UELe déploiement de 100+ ZeeBot de Cainiao aux Pays-Bas crée une concurrence directe pour Exotec (Lille, France), dont le Skypod est déjà déployé chez Decathlon et Uniqlo en Europe, et pourrait peser sur les parts de marché européennes de ce champion français des robots grimpeurs d'entrepôt.

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La préparation de l'industrie de défense dépend des finitions autonomes, selon GrayMatter Robotics
43The Robot Report 

La préparation de l'industrie de défense dépend des finitions autonomes, selon GrayMatter Robotics

Les États-Unis ont manqué leurs objectifs de disponibilité opérationnelle sur 42 des 45 flottes d'aéronefs en 2024, selon le rapport du Government Accountability Office (GAO) de mars 2025, une dégradation largement attribuée au manque de techniciens de maintenance qualifiés. Pour les chantiers navals, la Marine américaine projette un déficit de 174 000 travailleurs sur la prochaine décennie, aggravé par un taux d'attrition de 50 à 60 % chez les nouvelles recrues dans leur première année. C'est dans ce contexte que GrayMatter Robotics, basée à Carson en Californie, positionne ses systèmes de finition de surface autonomes comme réponse structurelle à cette crise de main-d'oeuvre. En avril 2026, la société a signé un accord avec HII (Huntington Ingalls Industries), premier constructeur naval américain, pour intégrer son architecture d'IA physique dans des programmes de construction de navires et sous-marins. Cette collaboration inclut le programme HYPR (High-Yield Production Robotics), mené conjointement avec Path Robotics, pour automatiser les lignes d'assemblage navales de défense. L'enjeu dépasse la simple pénurie de recrutement. La préparation de surface, traitement de corrosion, dégraissage et application de revêtements protecteurs, se situe sur le chemin critique des révisions en dépôt, avant toute installation de nouveaux systèmes sur un aéronef ou un navire. Cette étape est géométriquement variable par nature : un train d'atterrissage corrodé après vingt ans d'utilisation présente des irrégularités uniques à chaque pièce, rendant les trajectoires préprogrammées des systèmes traditionnels inopérantes. GrayMatter revendique une architecture "edge-deployed" traitant les données localement, sans routage externe, avec traçabilité complète de chaque surface et absence de cycle de reprogrammation entre pièces. Ces caractéristiques répondent aux exigences sécuritaires des dépôts militaires, bien que leur validation à grande échelle reste à démontrer ; l'accord avec HII est le premier déploiement d'envergure industrielle qui permettra d'en juger. GrayMatter Robotics s'est développée sur le créneau de la finition complexe dans des environnements variés, de l'aéronautique civile à l'automobile, avant de cibler la défense, sous l'impulsion de son co-fondateur et PDG Ariyan Kabir. HII, qui opère Newport News Shipbuilding et Ingalls Shipbuilding et concentre l'essentiel de la construction de sous-marins nucléaires américains, offre à GrayMatter un client de référence stratégique. Path Robotics, partenaire du programme HYPR, est spécialisé dans la soudure autonome adaptative. Sur le plan concurrentiel, Gecko Robotics cible l'inspection de coques et des intégrateurs comme ABB adressent des niches de peinture industrielle, mais la finition adaptative en dépôt militaire reste un segment peu disputé. Aucun calendrier de déploiement précis n'a été communiqué à ce stade.

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Nouvelle technologie de sécurité visuelle pour robots industriels travaillant à proximité des humains
44Interesting Engineering 

Nouvelle technologie de sécurité visuelle pour robots industriels travaillant à proximité des humains

Sensory Robotics vient d'obtenir la double certification cULus 1740 et ISO 13849 Performance Level d pour son système SR-1, une technologie de supervision visuelle conçue pour supprimer les cages de protection autour des robots industriels. Cette validation ouvre la voie à un déploiement commercial aux États-Unis et au Canada, et s'appuie sur une combinaison de vision 3D stéréoscopique, de capteurs et d'un logiciel temps réel qui génère des zones de sécurité virtuelles ajustables autour des bras robotiques. Contrairement aux cobots conçus pour fonctionner lentement à proximité de l'humain, SR-1 cible les robots industriels haute vitesse existants : le système s'installe en retrofit sur des cellules déjà en production, sans remplacement de l'équipement. Le CEO Chris Edwards et le COO Mark Gagas précisent que le processus de certification a évalué les réponses du système aux défaillances matérielles, aux interruptions des fonctions de sécurité et aux risques résiduels pour les opérateurs. La société a par ailleurs reçu une subvention DoD SBIR Phase II de 1,25 million de dollars, avec un appui de l'Université de Cincinnati. La portée de cette certification dépasse le seul SR-1 : elle valide le principe que des zones de sécurité purement logicielles et visuelles peuvent satisfaire les exigences normatives des environnements manufacturiers régulés, ce qui n'était pas acquis. En pratique, chaque interruption de sécurité dans une cellule robotique traditionnelle peut imposer un arrêt complet suivi d'un redémarrage, parfois 10 minutes par incident selon Gagas, un coût opérationnel qui s'accumule sur une ligne entière. Supprimer les cages libère également de l'espace au sol et redonne de la flexibilité aux flux de production. Pour les intégrateurs, l'argument retrofit est décisif : éviter le remplacement de cellules existantes réduit drastiquement le coût de migration vers la collaboration humain-robot. Les secteurs visés (automobile, aérospatial, logistique, défense) sont précisément ceux où cette coexistence est à la fois la plus nécessaire et la plus contraignante sur le plan réglementaire. La prudence s'impose toutefois : aucun chiffre de déploiement réel n'est communiqué à ce stade, et les performances annoncées restent à confirmer en conditions de production variées. Sensory Robotics s'inscrit dans une tendance qui voit plusieurs acteurs tenter de résoudre le compromis historique entre vitesse robotique et proximité humaine. Les cobots (Universal Robots, FANUC CR-Series, ABB YuMi) ont contourné le problème en limitant les capacités cinématiques ; d'autres approches utilisent des rideaux lumineux ou des tapis sensoriels, moins adaptatifs par nature. La vision 3D temps réel de SR-1 se positionne comme une alternative scalable pour les robots conventionnels non-collaboratifs. Côté européen, des acteurs comme Pilz ou SICK proposent des systèmes de sécurité périmétrique avancés, mais la certification ISO 13849 PLd obtenue ici est également reconnue en Europe, ce qui laisse envisager une extension géographique. Les prochaines étapes logiques passeront par des pilotes terrain dans les secteurs cibles et la publication de données de retour d'expérience industrielles.

UELa certification ISO 13849 PLd obtenue par SR-1 étant reconnue en Europe, elle ouvre une voie d'expansion potentielle pour cette approche de sécurité visuelle sur le marché européen, en concurrence directe avec les systèmes périmètriques de Pilz et SICK.

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Vendredi vidéo : les robots ont-ils vraiment besoin de jambes ?
45IEEE Spectrum Robotics 

Vendredi vidéo : les robots ont-ils vraiment besoin de jambes ?

Dans la compilation robotique hebdomadaire publiée le 13 juin 2026 par IEEE Spectrum, plusieurs démonstrations se distinguent par leur portée industrielle. Sanctuary AI annonce les résultats les plus précis : l'entreprise canadienne revendique un taux de réussite validé de 99,5 % sur une tâche d'insertion de connecteurs filaires en production réelle, avec un temps de cycle de 2,54 secondes, chez un équipementier automobile mondial de rang 1 non nommé. ANYbotics, fabricant suisse de robots quadrupèdes, documente de son côté un déploiement de l'ANYmal dans une cimenterie : une fissure sur le châssis d'un concasseur a été détectée avant qu'elle ne provoque un arrêt de production estimé à 630 000 dollars. Sur le front spatial, JPL-NASA teste ERNEST (Exploration Rover for Navigating Extreme Sloped Terrain) dans le désert du Colorado près de Plaster City (Californie) pour valider un logiciel de navigation autonome longue portée destiné à de futures missions lunaires et martiennes. Genesis présente Eno, décrit comme un "robot agentique" combinant IA et manipulation physique dans un châssis délibérément non humanoïde, construit intégralement par la startup. ABB Robotics annonce une collaboration avec PSYONIC pour intégrer les données tactiles de la prothèse Ability Hand dans son cobot GoFa, afin d'améliorer la préhension d'objets irréguliers ou fragiles. Le résultat de Sanctuary AI sur l'insertion de connecteurs est notable : cette tâche à haute précision, avec contraintes d'orientation et de force, constitue précisément le type d'opération qui résiste à l'automatisation standard et bloque la robotisation de nombreuses lignes d'assemblage automobile. Un taux de 99,5 % avec un cycle inférieur à 3 secondes correspond aux benchmarks exigés en production série, et non en conditions laboratoire. À noter toutefois que la démonstration vidéo reste sélective et qu'aucun chiffre de volume cumulé ni de durée de déploiement n'est communiqué. Le cas ANYbotics illustre la valeur économique directe de l'inspection robotique autonome : la détection préventive d'un défaut mécanique justifie à elle seule plusieurs années de leasing d'un quadrupède. La collaboration ABB-PSYONIC soulève une question plus structurelle : le fait de récupérer des données de préhension humaine via des prothèses portées au quotidien pour entraîner des robots industriels représente une approche originale du sim-to-real qui contourne partiellement la rareté des datasets de manipulation. Sanctuary AI, fondé à Vancouver en 2018, développe Phoenix, un humanoïde à vocation industrielle, mais cette démonstration implique son architecture "Physical AI" sur une plateforme non spécifiée. Genesis est un acteur récent qui positionne explicitement Eno comme un rejet du paradigme anthropomorphe dominant chez Figure, Tesla (Optimus) ou Agility Robotics, pariant sur la performance fonctionnelle plutôt que sur la ressemblance humaine. ANYbotics, spin-off de l'ETH Zurich, concurrence Boston Dynamics Spot et Exodigo sur le marché de l'inspection industrielle. Du côté spatial, GITAI (startup japonaise) prépare une mission de maintenance de satellite en orbite. Les prochaines conférences du secteur incluent RSS 2026 (Sydney, juillet), Actuate 2026 (San Francisco, août) et IROS 2026 (Pittsburgh, octobre), où plusieurs de ces travaux devraient être détaillés.

UEANYbotics (spin-off ETH Zurich, Suisse) et ABB Robotics (Suisse) sont deux acteurs européens majeurs dont les avancées, inspection autonome avec ROI documenté et nouvelle approche haptique pour cobots GoFa, renforcent directement la compétitivité de l'industrie robotique européenne.

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Vidéo : un système robotique atteint 99,5 % de réussite dans le câblage rapide en usine automobile
46Interesting Engineering 

Vidéo : un système robotique atteint 99,5 % de réussite dans le câblage rapide en usine automobile

La société canadienne Sanctuary AI a annoncé avoir atteint un taux de succès supérieur à 99,5 % sur une tâche d'insertion de connecteurs de câbles flexibles pour un équipementier automobile Tier 1 mondial non identifié. L'opération s'est déroulée sur une ligne de production active, avec un temps de cycle de 2,54 secondes validé contre les exigences de cadence du client. La difficulté intrinsèque de cette tâche tient à la nature des câblages souples : ils peuvent se tordre, se déformer et changer de position de façon imprévisible lors du transport sur convoyeur. Le système est piloté par la plateforme "Physical AI" de Sanctuary AI, qui combine perception en temps réel via caméras et capteurs, planification de trajectoire et contrôle adaptatif pour détecter, suivre, aligner et insérer les connecteurs sans arrêt de ligne. Olivia Norton, co-fondatrice et CTO, a résumé l'enjeu : "Manipuler un câble flexible sur une cible en mouvement sur un convoyeur en direct est exactement le type de problème de dextérité à contact riche qui a maintenu ce type de tâches hors de portée de l'automatisation traditionnelle." Ce résultat mérite attention à plusieurs égards. Le contexte est une ligne de production réelle, non un environnement de démonstration contrôlé, ce qui donne davantage de poids au taux annoncé. Le chiffre de 2,54 secondes n'est pas une métrique absolue mais un temps calibré contre les benchmarks opérationnels du client, distinction qu'il faut garder à l'esprit pour ne pas généraliser hors contexte. Pour les intégrateurs et les responsables industriels, l'approche de Sanctuary AI est notable : plutôt que d'attendre la maturité commerciale des humanoïdes, l'entreprise déploie son IA sur des systèmes industriels existants via une architecture agnostique du hardware. Ce positionnement réduit le risque d'adoption, préserve les investissements en infrastructure existants et produit des données de production sur des tâches d'assemblage restées historiquement inaccessibles à l'automatisation classique, notamment dans les industries automobile et électronique où la manipulation de câblages flexibles représente un volume de travail manuel encore considérable. Fondée à Vancouver, Sanctuary AI développe le robot humanoïde Phoenix mais mise d'abord sur la valorisation de son IA sur des plateformes existantes avant le passage à l'échelle des humanoïdes. Elle s'inscrit dans une course qui implique Figure AI (Figure 02), Tesla (Optimus Gen 3), Boston Dynamics (Atlas), 1X Technologies et Agility Robotics (Digit), ainsi que des acteurs de niche comme Enchanted Tools en France sur le segment hospitalier. L'équipementier Tier 1 impliqué n'a pas été nommé publiquement, ce qui limite la vérification indépendante des performances annoncées. Aucun volume de déploiement ni calendrier d'extension n'ont été précisés, des données qui permettraient de mieux qualifier l'ampleur réelle du projet au-delà de cette première validation en conditions de production.

UEL'approche hardware-agnostique de Sanctuary AI pour l'assemblage de câbles flexibles pourrait accélérer l'automatisation de tâches manuelles encore courantes dans les usines automobiles et électroniques européennes (Stellantis, Valeo, Bosch), sans nécessiter de remplacement d'infrastructure existante.

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L'industrie robotique américaine a connu une croissance à deux chiffres en 2025, selon l'IFR
47Robotics Business Review 

L'industrie robotique américaine a connu une croissance à deux chiffres en 2025, selon l'IFR

L'industrie robotique américaine a enregistré une croissance de 11 % en 2025, avec 38 000 unités de robots industriels installées sur le territoire national, selon les données publiées par l'International Federation of Robotics (IFR). Le secteur automobile reste le premier marché avec 13 500 installations, soit seulement 1 % en dessous du résultat de l'année précédente. La véritable surprise vient de l'agroalimentaire, dont les installations ont bondi de 30 %, plaçant ce secteur au même niveau que la métallurgie-mécanique et l'électronique-électricité, chacun autour de 3 000 unités. La densité robotique américaine atteint désormais 307 robots pour 10 000 salariés dans l'industrie manufacturière, ce qui positionne les États-Unis au huitième rang mondial, en progression de deux places par rapport à l'année précédente. Ces chiffres confirment une reprise réelle de l'automatisation industrielle américaine, mais ils mettent aussi en relief un écart structurel avec les leaders mondiaux. La Corée du Sud affiche une densité de 1 220 robots pour 10 000 employés, l'Allemagne 449 et le Japon 446. Surtout, la Chine, avec 295 000 installations en 2024 (derniers chiffres IFR disponibles), représente à elle seule 54 % du marché mondial et installe environ dix fois plus de robots que les États-Unis. Cet écart n'est pas conjoncturel : il résulte d'une stratégie nationale lancée il y a dix ans, dont le 15e Plan quinquennal 2026-2030 prolonge l'ambition en plaçant la robotique au coeur du modèle industriel chinois, avec l'IA physique comme principal vecteur de croissance. Pour les décideurs industriels américains, ce différentiel d'échelle implique une pression croissante sur les coûts d'automatisation et la compétitivité à l'export dans les secteurs manufacturiers intensifs. La dynamique de reshoring industriel aux États-Unis, conjuguée à une pénurie persistante de main-d'oeuvre qualifiée, constitue le principal moteur de croissance anticipé par l'IFR pour la région. Sur le plan politique, l'Association for Advancing Automation (A3) a formellement présenté au Congrès sa "Vision for a National Robotics Strategy", un document qui appelle à la création d'un Federal Robotics Office, d'une commission nationale de coordination, d'incitations fiscales ciblées, de programmes de reconversion professionnelle à grande échelle, d'une mise à jour des normes de sécurité, et d'un mandat fédéral d'achat de technologies robotiques domestiques. Cette initiative s'inscrit dans un contexte de prise de conscience croissante que l'absence de stratégie nationale coordonnée a coûté aux États-Unis plusieurs rangs dans le classement mondial de densité robotique, et que le modèle chinois en constitue désormais la référence implicite.

UESi le Congrès américain adopte une stratégie nationale robotique avec incitations fiscales et mandat d'achat domestique, les exportateurs européens d'équipements industriels (KUKA, ABB) pourraient voir leur part de marché américaine se contracter, tandis que l'écart de densité robotique UE/Corée du Sud met en évidence un risque de compétitivité manufacturière à moyen terme.

IndustrielOpinion
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Elmo lance un nouveau contrôleur de mouvement et des servovariateurs pour applications industrielles
48The Robot Report 

Elmo lance un nouveau contrôleur de mouvement et des servovariateurs pour applications industrielles

Elmo Motion Control, société israélienne basée à Petach Tikva, a lancé le 18 juin 2026 une nouvelle gamme de servovariateurs et contrôleurs de mouvement à destination des environnements industriels contraignants, présentée cette semaine au salon Automate 2026 à Chicago (stand S-3601). La nouvelle ligne Titanium comprend cinq produits : le servovariateur double-axe Castanet, au format boîte d'allumettes, le Harmonica double-axe capable de délivrer jusqu'à 50 A sous 100 V ou 35 A sous 200 V, et le contrôleur multi-axes Maestro, qui supporte jusqu'à 256 axes avec une cadence EtherCAT de 100 µs. La ligne Platinum existante s'enrichit du Jori (30 A/60 A, puissance continue jusqu'à 20 ou 40 kW, étage de puissance en carbure de silicium SiC) et du Cymbal, conçu pour les environnements sévères avec une puissance jusqu'à 17 kW. Tous ces produits intègrent jusqu'à 17 fonctions de sécurité fonctionnelle certifiées directement au niveau du variateur, sans module externe. L'intégration native de la sécurité fonctionnelle au niveau du variateur est le point structurellement significatif de cette annonce : elle permet aux OEM de supprimer une partie du câblage sécurité et des cages de protection physiques, ce qui réduit le coût total d'intégration et simplifie la certification des systèmes soumis à des normes strictes. Le Titanium Castanet remplace deux variateurs Elmo Twitter précédents dans un encombrement réduit de près de moitié, avec une synchronisation x/y sur un bus unique au lieu de deux, ce qui est un gain concret pour les architectures multi-axes en robotique collaborative ou en exosquelettes. Le recours au nitrure de gallium (GaN) dans les étages de puissance confirme une tendance de fond dans la conversion d'énergie embarquée : meilleure densité de puissance, pertes réduites par rapport au MOSFET silicium classique. Les métriques annoncées (nombre d'axes, cadences EtherCAT) sont cohérentes avec le haut de gamme du marché, mais Elmo ne fournit pas de données comparatives contextualisées sur les cycles thermiques ou la MTBF dans les conditions extrêmes revendiquées. Elmo est un acteur établi du contrôle de mouvement de précision, avec une présence historique dans l'aérospatial, la défense et la robotique industrielle. La société positionne ces nouvelles gammes explicitement sur les AGV/AMR, les cobots et les exosquelettes, des segments en forte croissance où la compacité et la densité de puissance sont des critères de sélection déterminants. Sur ce terrain, elle affronte des concurrents comme Kollmorgen, Beckhoff, INGENIA Motion Control ou encore Bosch Rexroth dans le segment multi-axes EtherCAT. L'arrivée d'une ligne Titanium dédiée aux environnements extrêmes peut également viser les marchés défense et spatial, où Elmo est déjà référencé. Aucune date de disponibilité commerciale ni tarif n'ont été communiqués ; le lancement au salon Automate suggère une phase de qualification client en cours, avec des expéditions série probables en fin d'année 2026.

UELes intégrateurs européens de robots industriels, AGV et exosquelettes peuvent évaluer ces variateurs comme alternative aux solutions de Beckhoff, Bosch Rexroth ou INGENIA, notamment pour les architectures multi-axes nécessitant une sécurité fonctionnelle certifiée embarquée.

IndustrielActu
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Un cadre d'apprentissage par renforcement neuromorphique pour la planification de chemin efficace dans les systèmes robotisés de préparation de commandes
49arXiv cs.RO 

Un cadre d'apprentissage par renforcement neuromorphique pour la planification de chemin efficace dans les systèmes robotisés de préparation de commandes

Une équipe de chercheurs a publié sur arXiv (référence 2606.20031) le framework SDQN-RMFS, une chaîne de traitement complète qui associe apprentissage par renforcement et calcul neuromorphique pour la navigation de robots mobiles dans les systèmes d'exécution d'entrepôts (RMFS, Robotic Mobile Fulfillment Systems). Le pipeline fonctionne en deux temps : une politique est d'abord entraînée sur un réseau de neurones artificiel (ANN) classique, en pleine précision, via une stratégie d'entraînement autorisant les collisions afin de densifier les trajectoires informatives. Elle est ensuite convertie en réseau de neurones impulsionnels (SNN, Spiking Neural Network) grâce à une distillation de connaissance à labels durs (hard-label knowledge distillation), technique qui compense le décalage de distribution entre les deux architectures. Déployé sur puce neuromorphique, le système atteint jusqu'à 11 281 fois d'économies d'énergie par rapport à une baseline GPU haute performance, avec une réduction de latence de près de 2×, sans dégradation mesurable de la qualité de décision. Ces résultats sont significatifs pour quiconque opère un entrepôt automatisé à grande échelle : l'énergie consommée par les unités de calcul embarquées constitue un poste de coût non négligeable dès que la flotte dépasse quelques centaines d'AMR (autonomous mobile robots). La contribution technique principale est de démontrer, sur matériel réel et non en simulation, qu'une politique RL peut survivre à la conversion ANN-vers-SNN sans effondrement de performance, un point de friction longtemps considéré comme rédhibitoire pour le déploiement neuromorphique industriel. Le travail valide également l'approche sim-to-real dans un contexte d'entrepôt dense et dynamique, là où les méthodes classiques de planification de chemin (A*, règles heuristiques) peinent à répondre en temps réel sous contrainte de ressources. Les RMFS sont au coeur des entrepôts d'Amazon Robotics (issu de l'acquisition de Kiva Systems), de Geek+ ou d'Hai Robotics, mais aussi du français Exotec, dont le système Skypod mobilise des flottes de plusieurs milliers de robots. Le calcul neuromorphique mobilise des acteurs comme Intel (puce Loihi 2) et des laboratoires académiques européens autour de BrainScaleS. Ce preprint n'a pas encore été soumis à révision par les pairs, et les conditions exactes des expériences matérielles (type de puce, taille de l'entrepôt simulé, densité de flotte) mériteraient d'être précisées avant tout benchmark concurrentiel. Les prochaines étapes logiques seraient un pilote en entrepôt réel et une évaluation sur flottes hétérogènes.

UEExotec (Skypod) et les laboratoires européens autour de BrainScaleS sont directement concernés par cette avancée en calcul neuromorphique qui pourrait réduire drastiquement les coûts énergétiques des flottes AMR à grande échelle.

IndustrielOpinion
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Les robots humanoïdes à l'épreuve des tâches de finition de surface
50Robotics Business Review 

Les robots humanoïdes à l'épreuve des tâches de finition de surface

Dans les applications de traitement de surface, qu'il s'agisse de ponçage, polissage, sablage, meulage, revêtement ou peinture, les conditions de travail sont parmi les plus pénibles de l'industrie manufacturière : exposition aux poussières, vibrations prolongées, postures contraignantes. Depuis l'essor des robots humanoïdes, la question revient régulièrement dans les cercles industriels : ces plateformes bipèdes à mains articulées pourraient-elles automatiser le traitement de grandes pièces, là où un bras fixe ne suffit pas à couvrir toute la surface ? L'analyse systématique des composants d'un humanoïde face aux exigences réelles de ces procédés aboutit à une réponse sans ambiguïté : non. Les jambes, peu efficaces sur les sols plats d'usine et incompatibles avec un câblage nécessaire pour alimenter les outils de process, n'apportent aucune valeur par rapport à des rails au sol ou à une base mobile dédiée. Les mains multi-doigts, coûteuses et conçues pour la manipulation d'objets, offrent une prise insuffisante pour tenir un disque de meulage à haute vitesse : un connecteur direct outil-bras est plus robuste et moins onéreux. Les caméras intégrées dans la tête d'un humanoïde sont trop rapprochées pour une couverture de scène efficace ; des capteurs positionnés dans la cellule ou au plus près de l'outil sont systématiquement plus performants. Seuls les bras doubles présentent un intérêt réel, mais leur espacement optimal sur une grande pièce est fondamentalement différent de la morphologie humanoïde. L'argument économique souvent avancé pour justifier l'humanoïde, celui des économies d'échelle, ne résiste pas à l'examen. Une cellule de traitement de surface bien conçue repose sur des bras industriels polyvalents, des rails, des caméras et des capteurs d'effort, soit des composants déjà produits en grandes séries et bénéficiant pleinement des effets de volume. L'humanoïde n'est pas nécessaire pour accéder à ces économies. Plus fondamentalement, les robots industriels actuels opèrent à des vitesses quatre à cinq fois supérieures aux capacités humaines, avec des forces d'application significativement plus élevées, et leur fiabilité dans des environnements abrasifs et contraignants est éprouvée depuis des décennies. Dans une logique de réduction des temps de cycle et d'amélioration du débit, le robot industriel configuré dans la bonne géométrie spatiale reste la solution dominante, et l'analyse ne relève aucun avantage compensatoire de la morphologie humanoïde dans ces cas d'usage précis. Cette conclusion intervient dans un contexte de forte pression médiatique autour des humanoïdes : Figure, Tesla Optimus, Agility Robotics, Boston Dynamics Atlas ou encore 1X accumulent les démonstrateurs et les levées de fonds, avec le narratif que la forme humaine permettrait de déployer des robots dans n'importe quel environnement conçu pour l'humain, y compris l'usine. Les acteurs traditionnels du robot industriel, FANUC, KUKA, ABB ou Universal Robots, répondent implicitement avec des configurations duales sur base mobile sans prétention bipède. Le vrai terrain de jeu des humanoïdes reste les environnements non structurés, la logistique de dernière rangée ou les tâches générales en entrepôt, là où la polyvalence morphologique compense le déficit de performance brute. Pour les process de surface en milieu manufacturier, le débat semble tranché en faveur des solutions spécialisées, un verdict que les pilotes industriels des prochaines années auront la charge de confirmer ou d'infirmer à l'échelle.

UELes fabricants européens de robotique industrielle (KUKA, ABB, Universal Robots) sont implicitement confortés par cette analyse qui conclut à la supériorité des bras spécialisés sur rails face aux humanoïdes pour les traitements de surface en milieu manufacturier.

IndustrielOpinion
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